自然语言处理入门基础
1 数学基础
（1）线性代数
向量、 矩阵、距离计算（余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离、切比雪夫距离、杰卡德距离、汉明距离、标准欧式距离、皮尔逊相关系数）
（2）概率论
随机试验、条件概率、全概率、贝叶斯定理、信息论
（3）统计学
图形可视化（饼图、条形图、热力图、折线图、箱线图、散点图、雷达图、仪表盘）
数据度量标准（平均数、中位数、众数、期望、方差、标准差）
概率分布（几何分布、二项分布、正态分布、泊松分布）
统计假设检验
2 语言学基础
语音、词汇、语法
3 Python基础
廖雪峰教程，Python从入门到实践
4 机器学习基础
统计学习方法、机器学习周志华、机器学习实战
5 深度学习基础
CNN、RNN、LSTM
6 自然语言处理的理论基础
统计自然语言处理（宗成庆第二版）、Python自然语言处理、数学之美（第二版）
7、NLP常用工具
（1）Anaconda
Anaconda是一个用于科学计算的Python开发平台，支持 Linux，Mac和Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用conda命令来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。Anaconda集成了大量的机器学习库以及数据处理必不可少的第三方库，比如NumPy，SciPy，Scikit-Learn以及TensorFlow等。
（2）Scikit-learn
Scikit-learn是广受欢迎的入门级机器学习库，包含大量的机器学习算法和特征提取实现，使用非常简便。Scikit-learn实现的是浅层学习算法，神经网络仅实现了多层感知机。
（3）TensorFlow
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域。
（4）Keras
Keras是一个高级别的Python神经网络框架，能在TensorFlow或者 Theano 上运行。Keras的作者、谷歌AI研究员Francois Chollet宣布了一条激动人心的消息，Keras将会成为第一个被添加到TensorFlow核心中的高级别框架，这将会让Keras变成Tensorflow的默认API。
（5）Gensim
Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。
（6）NLTK
在NLP领域中，NLTK是最常使用的一个Python库。
（7）Jieba
Jieba，结巴分词是最受欢迎的中文分词工具。
8、NLP语言模型
（1）词的独热表示（one-hot representation）
（2）Bag of Words
（3）Bi-gram 和 N-gram
（4）词的分布式表示（distributed representation）
（5）共现矩阵（Cocurrence martrix）
（6）神经网络语言模型（Neural Networ Language model，NNLM）
（7）word2vec
连续词袋模型（Continuous Bag of Words，CBOW）
Skip-Gram模型
9、快速入门NLP方法
（1）认真看完一本NLP相关的书，坚持看完一部视频。
（2）看这两年相关方向的综述论文，然后看一些经典的论文和最新论文。
（3）独立实现一个小型的自然语言处理项目。
（4）可以在Github上找到很多相关的开源代码，选一个自己感兴趣的方向进行研究。
