文章目录
一、基础准备阶段（1-2个月）
1. 数学基础
- 线性代数：矩阵运算、特征值（推荐《线性代数应该这样学》）
- 概率统计：贝叶斯定理、分布模型（《概率论与数理统计》陈希孺）
- 微积分：梯度下降、优化算法（MIT《微积分》公开课）
2. 编程基础
- Python：必备库（NumPy/Pandas/Matplotlib）
- 数据结构：字典/树结构（LeetCode简单题）
- Linux基础：命令行操作、环境配置
3. 语言学基础
- 词性标注、句法分析、语义角色标注
- 推荐书：《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing）
二、核心技术阶段（3-4个月）
1. 经典NLP技术
| 技术方向 | 核心内容 | 工具实践 |
|---|---|---|
| 文本预处理 | 分词/停用词/词干提取 | Jieba、NLTK、Spacy |
| 特征工程 | TF-IDF/Word2Vec/GloVe | Scikit-learn、Gensim |
| 传统模型 | HMM、CRF、SVM | CRF++、LibSVM |
2. 深度学习模型
- RNN/LSTM：序列建模（Keras实战）
- CNN文本分类：Kim CNN架构（PyTorch实现）
- Attention机制：Seq2Seq翻译模型
- 推荐书：《深度学习入门》（斋藤康毅）+《自然语言处理入门》（何晗）
3. 预训练模型入门
- BERT原理：Transformer架构、Masked LM
- Hugging Face实战：Fine-tuning流程（Colab跑通Demo）
- 工具：Transformers库、BERTviz可视化
三、进阶实战阶段（2-3个月）
1. 热门任务实战
- 文本分类：新闻主题分类（Kaggle竞赛）
- 机器翻译：中英互译（Fairseq工具包）
- 问答系统：SQuAD数据集+BERT微调
- 情感分析：LSTM+Attention实战
2. 大模型技术栈
- Prompt Engineering：设计提示词模板
- LoRA微调：低成本训练方案（Peft库）
- 模型量化：LLM.int8()压缩技术
- 推荐工具：LangChain、LlamaIndex
3. 工程化部署
- 模型压缩：知识蒸馏、剪枝
- 服务部署：FastAPI + ONNX Runtime
- 监控优化：日志追踪、性能压测
四、前沿拓展（持续学习）
1. 研究方向
- 大模型：LLaMA、GPT-4架构解析
- 多模态：CLIP、DALL·E 3
- 推理优化：Chain-of-Thought（思维链）
2. 社区资源
- 论文跟踪：arXiv（nlp板块）、ACL Anthology
- 开源项目：Hugging Face Models、OpenAI Cookbook
- 比赛平台：Kaggle NLP赛题、天池NLP大赛
学习计划表示例
| 周期 | 学习目标 | 每日投入 | 产出物 |
|---|---|---|---|
| 第1-2月 | 数学基础+Python实战 | 2小时 | 文本分类基础项目 |
| 第3-5月 | 深度学习模型+Transformer | 3小时 | BERT情感分析系统 |
| 第6月 | 大模型微调+部署 | 4小时 | 医疗问答系统（含API接口） |
| 后续 | 论文复现+竞赛 | 灵活安排 | Kaggle铜牌以上/NLP专利 |
避坑指南
- 不要死磕数学公式：先会用再理解（如反向传播推导可暂缓）
- 警惕过时内容：优先学Transformer而非纯RNN（除非科研需求）
- 从项目倒推学习：例如先做文本分类→学TF-IDF/CNN→补数学基础
- 善用云资源：Google Colab免配置GPU，Hugging Face免训练模型
核心原则：代码量 > 理论深度
入门后立即实践：1周内跑通第一个情感分析项目，比读3本书更重要。