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一、基础准备阶段（1-2个月）

1. 数学基础

• 线性代数：矩阵运算、特征值（推荐《线性代数应该这样学》）
• 概率统计：贝叶斯定理、分布模型（《概率论与数理统计》陈希孺）
• 微积分：梯度下降、优化算法（MIT《微积分》公开课）

2. 编程基础

• Python：必备库（NumPy/Pandas/Matplotlib）
• 数据结构：字典/树结构（LeetCode简单题）
• Linux基础：命令行操作、环境配置

3. 语言学基础

• 词性标注、句法分析、语义角色标注
• 推荐书：《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing）

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二、核心技术阶段（3-4个月）

1. 经典NLP技术

技术方向	核心内容	工具实践
文本预处理	分词/停用词/词干提取	Jieba、NLTK、Spacy
特征工程	TF-IDF/Word2Vec/GloVe	Scikit-learn、Gensim
传统模型	HMM、CRF、SVM	CRF++、LibSVM

2. 深度学习模型

• RNN/LSTM：序列建模（Keras实战）
• CNN文本分类：Kim CNN架构（PyTorch实现）
• Attention机制：Seq2Seq翻译模型
• 推荐书：《深度学习入门》（斋藤康毅）+《自然语言处理入门》（何晗）

3. 预训练模型入门

• BERT原理：Transformer架构、Masked LM
• Hugging Face实战：Fine-tuning流程（Colab跑通Demo）
• 工具：Transformers库、BERTviz可视化

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三、进阶实战阶段（2-3个月）

1. 热门任务实战

• 文本分类：新闻主题分类（Kaggle竞赛）
• 机器翻译：中英互译（Fairseq工具包）
• 问答系统：SQuAD数据集+BERT微调
• 情感分析：LSTM+Attention实战

2. 大模型技术栈

• Prompt Engineering：设计提示词模板
• LoRA微调：低成本训练方案（Peft库）
• 模型量化：LLM.int8()压缩技术
• 推荐工具：LangChain、LlamaIndex

3. 工程化部署

• 模型压缩：知识蒸馏、剪枝
• 服务部署：FastAPI + ONNX Runtime
• 监控优化：日志追踪、性能压测

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四、前沿拓展（持续学习）

1. 研究方向

• 大模型：LLaMA、GPT-4架构解析
• 多模态：CLIP、DALL·E 3
• 推理优化：Chain-of-Thought（思维链）

2. 社区资源

• 论文跟踪：arXiv（nlp板块）、ACL Anthology
• 开源项目：Hugging Face Models、OpenAI Cookbook
• 比赛平台：Kaggle NLP赛题、天池NLP大赛

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学习计划表示例

周期	学习目标	每日投入	产出物
第1-2月	数学基础+Python实战	2小时	文本分类基础项目
第3-5月	深度学习模型+Transformer	3小时	BERT情感分析系统
第6月	大模型微调+部署	4小时	医疗问答系统（含API接口）
后续	论文复现+竞赛	灵活安排	Kaggle铜牌以上/NLP专利

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避坑指南

1. 不要死磕数学公式：先会用再理解（如反向传播推导可暂缓）
2. 警惕过时内容：优先学Transformer而非纯RNN（除非科研需求）
3. 从项目倒推学习：例如先做文本分类→学TF-IDF/CNN→补数学基础
4. 善用云资源：Google Colab免配置GPU，Hugging Face免训练模型

核心原则：代码量 > 理论深度
入门后立即实践：1周内跑通第一个情感分析项目，比读3本书更重要。