原文：
www.kdnuggets.com/2022/12/top-5-nlp-cheat-sheets-beginners-professional.html
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备忘单在复习遗忘的概念或准备技术 NLP 面试时至关重要。它曾经帮助过我，现在我将与您分享 NLP 的最佳资源。
通过查看前 5 大 NLP 备忘单，你将了解 NLP 算法、模型、Python 库、任务、分析技术、性能指标和框架。
NLP 入门工具包 是一个基于 Markdown 的备忘单，介绍了 NLP Python 库、任务、框架、数据集、算法和基准。你将通过代码示例了解算法背后的概念。
NLP 入门工具包涵盖了从简单的文本分类到变换器的所有基础知识。此外，你还将学习各种分析技术，以了解数据集。
图片来自备忘单
在备忘单中，你将学习到：
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词嵌入
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停用词
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跨度
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令牌与分词
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语块与语块化
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词性标注（POS）
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词干提取与词形还原
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句子检测
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依存解析
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命名实体识别（NER）
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文本分类
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相似度
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N-gram
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核方法
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斯皮尔曼等级相关系数
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KNN
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情感分析
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以及更多
spaCy 备忘单涵盖了使用 spaCy Python 包的重要 NLP 概念和特性。SpaCy 是一个高级开源 NLP 工具，专门设计用于生产环境，以理解更大量的文本。
图片来自备忘单
在备忘单中，你将学习到：
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统计模型
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文档、令牌和跨度
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标签说明
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语言特征
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管道组件
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可视化
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词向量与相似度
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语法迭代器
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扩展属性
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基于规则的匹配
NLP 与 NLTK 备忘单 为你提供了一个关于使用主要是 NLTK 包的 Python 中基本 NLP 任务的参考指南。你将学习到 POS 标注、词形还原、句子解析和文本分类。
图像来自 备忘单
在备忘单中，你将学习：
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处理文本
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访问语料库和词汇资源
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分词
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词形还原与词干提取
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词性标注 (POS)
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句子解析
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文本分类
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实体识别 (分块/剔除)
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Pandas 和命名组的 RegEx
Hugging Face Transformers 文档是理解解决 NLP 问题的有效方式。你可以使用该文档学习 API 并在几分钟内训练大型语言模型。它支持 PyTorch、TensorFlow 和 Jax 框架。
图像来自 文档
你可以使用文档执行：
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机器翻译
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填补掩码
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标记分类
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句子相似度
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问答
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摘要生成
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文本分类
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文本生成
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对话
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文本到语音和自动语音识别
NLP 备忘单涵盖了自然语言处理的各个方面。你将学习构建语言模型、处理序列输入和大词汇量以及上下文嵌入。这个备忘单适合希望深入学习和准备面试的专业人士。
图像来自 备忘单
在备忘单中，你将学习：
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独热编码向量、Word2Vec 和 GloVe
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N-gram 语言模型、RNN、深度双向 RNN、GRU 和 LSTM
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Seq2Seq 模型和注意力机制
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缩放 softmax 和基于词及字符的模型
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ELMo、ULMFit 和 Transformer 模型
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常见问题解答
NLP 备忘单提供了简洁的信息，以复习遗忘的概念，并帮助我们在机器学习面试中取得成功。
我多次使用 NLP 备忘单，主要是在公司寻找具有 NLP 专长的机器学习工程师时。此外，我使用 带代码的论文来了解最新趋势。
希望你喜欢这些备忘单。别忘了关注我在 Twitter 和 LinkedIn上的动态，我会发布关于数据科学的精彩博客。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一名认证的数据科学专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络构建一个 AI 产品，帮助那些与心理健康问题作斗争的学生。
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