一、前言

自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。 通过经典的斯坦福cs224n教程，让我们一起和自然语言处理共舞！也希望大家能够在NLP领域有所成就！

二、先修知识（学习的过程中可以遇到问题后再复习）

了解python基础知识了解高等数学、概率论、线性代数知识了解基础机器学习算法：梯度下降、线性回归、逻辑回归、Softmax、SVM、PAC（先修课程斯坦福cs229 或者周志华西瓜书）具有英语4级水平（深度学习学习材料、论文基本都是英文，一定要阅读英文原文，进步和提高的速度会加快！！！！）以上知识要求内容可在最下方的知识工具中查找

三、每周学习时间安排

每周具体学习时间划分为4个部分:

1部分安排周一到周二2部分安排在周四到周五3部分安排在周日4部分作业是本周任何时候空余时间周日晚上提交作业运行截图周三、周六休息_

（以下的部分链接在手机端无法正常显示，请复制链接到电脑浏览器打开）

课程资料：课程主页： https://web.stanford.edu/class/cs224n /

中文笔记： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-introduction-to-nlp-and-deep-learning.html

http://www.hankcs.com/tag/cs224n/

课程视频： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?spm_id_from=333 .788.videocard.0

实验环境推荐使用Linux或者Mac系统，以下环境搭建方法皆适用:

· Docker环境配置： https://github.com/ufoym/deepo

· 本地环境配置： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/environment.md

注册一个github账号：github.com

后续发布的一些project和exercise会在这个github下：

 https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp

重要的一些资源：

深度学习斯坦福教程： http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程

廖雪峰python3教程： https://www.liaoxuefeng.com/article/001432619295115c918a094d8954bd493037b03d27bf9a9000

github教程： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000

莫烦机器学习教程： http://morvanzhou.github.io/tutorials /

深度学习经典论文： https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

斯坦福cs229代码(机器学习算法python徒手实现)： https://github.com/nsoojin/coursera-ml-py

本人博客： https://blog.csdn.net/dukuku5038/article/details/82253966

知识工具

为了让大家逐渐适应英文阅读，复习材料我们有中英两个版本，但是推荐大家读英文

数学工具

斯坦福资料：

线性代数（链接地址： http://web.stanford.edu/class/cs224n/readings/cs229-linalg.pdf ）概率论（链接地址： http://101.96.10.44/web.stanford.edu/class/cs224n/readings/cs229-prob.pdf ）凸函数优化（链接地址： http://101.96.10.43/web.stanford.edu/class/cs224n/readings/cs229-cvxopt.pdf ）随机梯度下降算法（链接地址： http://cs231n.github.io/optimization-1 /）

中文资料：

机器学习中的数学基本知识（链接地址： https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/6348112.html ）统计学习方法（链接地址： http://vdisk.weibo.com/s/vfFpMc1YgPOr ）大学数学课本（从故纸堆里翻出来_）

编程工具

斯坦福资料：

Python复习（链接地址： http://web.stanford.edu/class/cs224n/lectures/python-review.pdf ）TensorFlow教程（链接地址： https://github.com/open-source-for-science/TensorFlow-Course#why-use-tensorflow ）

中文资料：

廖雪峰python3教程（链接地址： https://www.liaoxuefeng.com/article/001432619295115c918a094d8954bd493037b03d27bf9a9000 ）莫烦TensorFlow教程（链接地址： https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow /）

作业参考答案：http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-assignment-1.html
达观杯：https://github.com/MLjian/TextClassificationImplement

第一周

第1部分学习任务：

（1）观看自然语言处理课学习绪论，了解深度学习的概括和应用案例以及训练营后续的一些学习安排

学习时长：10/23—10/28

绪论视频地址： https://m.weike.fm/lecture/10194068

（2）自然语言处理和深度学习简介，观看课件lecture01、视频1、学习笔记

学习时长：10/23

课件: lecture01（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture1.pdf ）观看视频1（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?spm_id_from=333 .788.videocard.0）学习笔记：自然语言处理与深度学习简介（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-introduction-to-nlp-and-deep-learning.html ）

第2部分学习任务：

（1）词的向量表示1，观看课件lecture02、视频2、学习笔记
学习时长：10/25—10/26
课件: lecture02（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture2.pdf ）
观看视频2（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=2 ）
学习笔记：wordvecotor（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/word-vector-representations-word2vec.html ）

第3部分学习任务：

（1）论文导读：一个简单但很难超越的Sentence Embedding基线方法
学习时长：10/28
论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/A Simple but Tough-to-beat Baseline for Sentence Embeddings.pdf ）
论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture1-highlight.pdf ）
论文笔记：Sentence Embedding（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-sentence-embeddings.html ）

第4部分作业：
Assignment 1.1-1.2（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
1.1 Softmax 算法
1.2 Neural Network Basics 神经网络基础实现

第二周
第1部分学习任务：

（1）高级词向量表示：word2vec 2，观看课件lecture03、视频3、学习笔记
学习时长：10/29—10/30
课件: lecture03（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture3.pdf ）
观看视频3（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=3 ）
学习笔记：word2vec 2（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-advanced-word-vector-representations.html ）

第2部分学习任务：

（1）Word Window分类与神经网络，观看课件lecture04、视频4、学习笔记
学习时长：11/1—11/2
课件: lecture04（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture4.pdf ）
观看视频4（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=4 ）
学习笔记：Word Window分类与神经网络（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-word-window-classification-and-neural-networks.html ）

第3部分学习任务：

（1）论文导读：词语义项的线性代数结构与词义消歧
学习时长：11/4
论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Linear Algebraic Structure of Word Senses%2C with Applications to Polysemy.pdf ）
论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture2-highlight.pdf ）
论文笔记：Sentence Embedding（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-word-senses.html ）

第4部分作业：
Assignment 1.3-1.4（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
1.3 word2vec 实现
1.4 Sentiment Analysis 情绪分析

第三周
(因为中间跳过一周，11/4-11/10，所以本周从11/12开始)

第1部分学习任务：
（1）反向传播与项目指导：Backpropagation and Project Advice，观看课件lecture05、视频5、学习笔记
学习时长：11/12—11/13
课件: lecture05（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture5.pdf ）
观看视频5（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=5 ）
学习笔记：反向传播与项目指导（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-backpropagation-and-project-advice.html ）

第2部分学习任务：

（1）依赖解析：Dependency Parsing，观看课件lecture06、视频6、学习笔记
学习时长：11/15—11/16
课件: lecture06（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture3.pdf ）
观看视频6（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=6 ）
学习笔记：句法分析和依赖解析（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-dependency-parsing.html ）

第3部分学习内容

（1）论文导读：高效文本分类
学习时长：11/18
论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Bag of Tricks for Efficient Text Classification.pdf ）
论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture3-highlight.pdf ）
论文笔记：高效文本分类（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-bag-of-tricks-for-efficient-text-classification.html ）

第4部分作业：
Assignment 2.2（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
Neural Transition-Based Dependency Parsing 基于神经网络的依赖分析

第四周
第1部分学习任务：
（1）TensorFlow入门，观看课件lecture07、视频、学习笔记
学习时长：11/19—11/20
课件: lecture07（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture7-tensorflow.pdf ）
观看视频7（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=7 ）
学习笔记：TensorFlow（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-tensorflow.html ）

第2部分学习任务：
第2部分学习任务：
（1）RNN和语言模型，观看课件lecture08、视频、学习笔记
学习时长：11/22—11/23
课件: lecture08（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture8.pdf ）
观看视频8（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=8 ）
学习笔记：TensorFlow（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-rnn-and-language-models.html ）

第3部分学习任务：
（1）论文导读：词嵌入对传统方法的启发
学习时长：11/25
论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Impoving distributional similarly with lessons learned from word embeddings.pdf ）
论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture4-highlight.pdf ）
论文笔记：词嵌入对传统方法的启发（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-improve-word-embeddings.html ）

第4部分作业：
Assignment 2.1，2.2（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
2.1Tensorflow Softmax 基于TensorFlow的softmax分类
2.2 Neural Transition-Based Dependency Parsing 基于神经网络的依赖分析

第五周
第1部分学习任务：
（1）高级LSTM及GRU：LSTM and GRU，观看课件lecture09、视频、学习笔记

学习时长：11/26—11/27

课件: lecture09（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture9.pdf ）观看视频9（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=9 ）学习笔记：高级LSTM及GRU（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-mt-lstm-gru.html ）

第2部分学习任务：
（1）期中复习，观看课件和视频、回顾上一阶段学习的知识
学习时长：11/29—11/30
课件: （链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-midterm-review.pdf ）
观看视频（链接地址： https://www.youtube.com/watch?v=2DYxT4OMAmw&list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6&index=10 ）

第3部分学习任务：
（1）论文导读：基于转移的神经网络句法分析的结构化训练

学习时长：12/2

论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Structured Training for Neural Network Transition-Based Parsing.pdf ）论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture6-highlight.pdf ）论文笔记：基于神经网络句法分析的结构化训练（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-syntaxnet.html ）

第4部分作业：
Assignment 2.3（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
Recurrent Neural Networks: Language Modeling 循环神经网络语言建模

第六周
第1部分学习任务：
（1）机器翻译、序列到序列、注意力模型，观看课件lecture10、视频、学习笔记
学习时长：12/3—12/4
课件: lecture10（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture10.pdf ）
观看视频9（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=10 ）
学习笔记：机器翻译、序列到序列、注意力模型（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-9-nmt-models-with-attention.html ）

第2部分学习任务：
（1）GRU和NMT的进阶，观看课件lecture11、视频、学习笔记
学习时长：12/6—12/7
课件: lecture11（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture11.pdf ）
观看视频9（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=11 ）
学习笔记：GRU和NMT的进阶（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-gru-nmt.html ）

第3部分学习任务：
（1）论文导读：谷歌的多语种神经网络翻译系统
学习时长：12/9
论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Google’s Multilingual Neural Machine Translation System_ Enabling Zero-Shot Translation.pdf ）
论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture8-highlight.pdf ）
论文笔记：基于神经网络句法分析的结构化训练（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-google-nmt.html ）

第4部分作业：
Assignment 3.1（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
A window into named entity recognition（NER）基于窗口模式的名称识别

第七周
第1部分学习任务：
（1）语音识别的end-to-end模型，观看课件lecture12、视频、学习笔记
学习时长：12/10—12/11
课件: lecture12（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture12.pdf ）
观看视频12（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=12 ）
学习笔记：语音识别的end-to-end模型（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-end-to-end-asr.html ）

第2部分学习任务：
（1）卷积神经网络:CNN，观看课件lecture13、视频、学习笔记
学习时长：12/13—12/14
课件: lecture13（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture13.pdf ）
观看视频13（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=13 ）
学习笔记：卷积神经网络（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-convolutional-neural-networks.html ）

第3部分学习任务：
（1）论文导读：读唇术
学习时长：12/16
论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Lip Reading Sentences in the Wild.pdf ）
论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture9-highlight.pdf ）
论文笔记：读唇术（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-lip-reading.html ）

第4部分作业：
Assignment 3.2（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
Recurrent neural nets for named entity recognition(NER) 基于RNN的名称识别

第八周
第1部分学习任务：
（1）Tree RNN与短语句法分析，观看课件lecture14、视频、学习笔记
学习时长：12/17—12/18
课件: lecture14（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture14.pdf ）
观看视频14（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=14 ）
学习笔记：Tree RNN与短语句法分析（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-tree-recursive-neural-networks-and-constituency-parsing.html ）

第2部分学习任务：
（1）指代消解，观看课件lecture15、视频、学习笔记
学习时长：12/20—12/21
课件: lecture15（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture15.pdf ）
观看视频15（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=15 ）
学习笔记：指代消解（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-coreference-resolution.html ）

第3部分学习任务：
（1）论文导读：谷歌的多语种神经网络翻译系统
学习时长：12/23
论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Character-Aware Neural Language Models.pdf ）
论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture10-highlight.pdf ）
论文笔记：Character-Aware神经网络语言模型（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-character-aware-neural-language-models.html ）

第4部分作业：
Assignment 3.3（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
3Grooving with GRUs(（NER）基于GRU的名称识别

第九周
第1部分学习任务：
DMN与问答系统，观看课件lecture16、视频、学习笔记

学习时长：12/24—12/25

课件: lecture16（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture16.pdf ）观看视频16（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=16 ）学习笔记：DMN与问答系统（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-dmn-question-answering.html ）

第2部分学习任务：
NLP存在的问题与未来的架构，观看课件lecture17、视频、学习笔记
学习时长：12/27—12/28
课件: lecture17（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture17.pdf ）
观看视频17（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=17 ）
学习笔记：指代消解（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-nlp-issues-architectures.html ）

第3部分学习任务：
（1）论文导读：谷歌的多语种神经网络翻译系统
学习时长：12/30
论文原文: paper（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Learning Program Embeddings to Propagate Feedback on Student Code.pdf ）
论文分析: highlight（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture12-highlight.pdf ）
论文笔记：学习代码中的语义（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-program-embeddings.html ）

第4部分作业：
Assignment 3.3（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/Assignmnet.md ）
3Grooving with GRUs(（NER）基于GRU的名称识别

第十周
第1部分学习任务：
挑战深度学习与自然语言处理的极限，观看课件lecture18、视频、学习笔记

学习时长：12/31—1/1

课件: lecture18（链接地址： https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/lecture-notes/cs224n-2017-lecture18.pdf ）观看视频18（链接地址： https://www.bilibili.com/video/av30326868/?p=18 ）学习笔记：挑战深度学习与自然语言处理的极限（链接地址： http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-tackling-the-limits-of-dl-for-nlp.html ）

第2、3部分学习任务：
（1）论文导读：neural-turing-machines
学习时长：1/3—1/6
论文原文: paper（ https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation.pdf ）
论文分析: highlight（ https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture14-highlight.pdf ）
论文笔记：neural-turing-machines（ http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-neural-turing-machines.html ）

(2)论文导读： 深度强化学习用于对话生成
学习时长：1/3—1/6
论文原文: paper（ https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation.pdf ）
论文分析: highlight（ https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture11-highlight.pdf ）
论文笔记：深度强化学习用于对话生成（ http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-deep-reinforcement-learning-for-dialogue-generation.html ）

第十一周
二、分节学习内容

（1）论文导读：图像对话

学习时长：1/7—1/13

论文原文: paper（ https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/highlight/cs224n-2017-lecture5-highlight.pdf ）论文分析: highlight（ https://github.com/learning511/cs224n-learning-camp/blob/master/paper/Visual Dialog.pdf ）论文笔记：图像对话（ http://www.hankcs.com/nlp/cs224n-visual-dialog.html ）

（2）比赛复盘：对之前的比赛进行回顾

（3）课程总结：输出自己的笔记内容

达观杯比赛
1.观看达观杯NLP算法大赛报名指导PDF和入门指导视频

学习时长：10/25—11/4
零基础1小时完成一场AI比赛
达观杯文本智能挑战赛入门指导（视频在下方，如果不清楚也可以去荔枝微课看 https://m.weike.fm/lecture/10195400 ，密码是011220）

02零基础1小时完成一场AI比赛.pdf
2018.10.22
03 达观杯文本智能挑战赛.mp4 2018.10.22

2.观看达观杯NLP算法大赛进阶指导视频
学习时长：11/19—12/2
达观杯文本智能挑战赛进阶指导（视频在下方，如果不清楚也可以去荔枝微课看 https://m.weike.fm/lecture/10726829 ，密码是011220）
04达观杯之文本分类任务解析与代码使用(进阶指导).mp4 2018.11.18


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