本文主要是介绍NLP优质参考资料，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文总结了我在学习自然语言处理过程中遇到的比较优质的学习资料，会持续更新。
感谢原作者深入浅出的讲解和翻译人员（如果有的话）的奉献！
1、word embeddings（词嵌入/词向量）
深度学习模型计算的本质都是浮点数的乘法和加法运算，因此，任何语言的原生词汇都无法直接被模型利用，必须转化成数值。为了完成有意义的、准确的转化，word embedding技术应运而生。
想要理解word embedding的原理，推荐Jay Alammar的The Illustrated Word2vec。
大数据文摘对其做了翻译，文章名为：图解Word2vec，读这一篇就够了。
这篇关于NLP优质参考资料的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
