知识图谱（Knowledge Graph）是一门前沿的交叉学科，用于将人类社会的海量知识结构化，并提供一个可理解，可解释的一个模型。本训练营将以《射雕三部曲》为例，从 0 构建起一个可以实际应用的知识图谱，在课程中你将学习 Neo4j 数据库的使用和知识图谱的构建。

自然语言处理是指对人们平时日常使用的交流语言进行处理的一项技术。自然语言处理经过多年的发展，现今可以划分为两部分内容，即：自然语言的理解和自然语言的生成。本次实验将以文本分类为目标，介绍自然语言处理相关的基础操作和应用。学习完本课程后，建议继续学习：https://www.lanqiao.cn/courses/1329

本课程将以中文为处理对象，逐步讲解关于中文的自然语言处理技术常用的一些底层技术，即中文分词、词性标注、命名实体识别。这三项底层技术也是目前能够商用，且相对成熟的技术。挑战参考答案：https://www.lanqiao.cn/questions/172391

预训练模型目前在自然语言处理领域得以广泛应用，本次课程将围绕 BERT，GPT-2，XLNet 等最前沿的预训练模型技术，使用基于 PyTorch 开发的 PyTorch-Transformers 预训练模型库进行实践。

课程涵盖了从自然语言数据处理、基础任务（如分词、词性标注、命名实体识别等）到实战性任务（如文本分类、聊天系统）所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性，帮助你从一个小白成长为一名初级自然语言处理工程师。

本课程覆盖了文本预处理，文本分类，语言模型，文本生成，注意力机制，机器翻译，自注意力机制，NLP 前沿模型等 NLP 工程师必须要掌握的技术。