作者：Tae Hwan Jung & Kyung Hee 编译：ronghuaiyang
导读
github上有人整理了NLP的学习路线图（思维导图），非常的全面和清晰，分享给大家。
nlp-roadmap 是 Natural Language Processing 的路线图（思维导图），以及为对学习NLP感兴趣的同学准备的一些关键字。这个路线图涵盖了从基础的概率/统计到SOTA的NLP的模型。
注意！
- 关键字之间的关系可以多种方式来解释，因为它们以语义思维导图的格式表示。请只关注方格中的关键字，并将其视为学习的基本组成部分。
- 仅在图像中包含大量关键字和知识的工作就具有挑战性。因此，请注意，此路线图是建议或想法之一。
- 你完全可以自由使用这些使用材料（包括商业目的），但“非常希望能放一个参考链接”。
课程
1、概率和统计
2、机器学习
3、文本挖掘
4、自然语言处理
概率和统计
机器学习
文本挖掘
自然语言处理
参考资料
[1] ratsgo's blog for textmining, ratsgo/ratsgo.github.io
[2] (한국어) 텍스트 마이닝을 위한 공부거리들, lovit/textmining-tutorial
[3] Christopher Bishop(2006). Pattern Recognition and Machine Learning
[4] Young, T., Hazarika, D., Poria, S., & Cambria, E. (2017). Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing. arXiv preprint arXiv:1708.02709.
[5] curated collection of papers for the nlp practitioner, mihail911/nlp-library
Acknowledgement to ratsgo, lovit for creating great posts and lectures
