目前，我们主要使用深度学习的方法解决自然语言处理问题。

首先，我们需要对深度学习有一定认识，这里推荐：

《深度学习入门:基于Python 的理论与实现》

这本书深入浅出的揭示了深度学习的原理并给出了使用python搭建深度学习模型的例子，可以对其中的基础算法有所了解

在了解完深度学习后，我们需要了解目前研究深度学习的两种范式：

1、预训练-微调范式（pretrain-finetune）

2、提示学习范式（prompt learning）

针对于 预训练-微调范式 这里推荐：

• 1、李宏毅2021-2022课程
• 2、Stanford CS231n

3、阅读transformers包中T5和GPT2的源码和 generate方法的源码

4、如果你还想进一步实践的话可以联系学长/在群里问。看看学长有没有相关的子任务可以分配给你做（主要是做数据预处理、搭一些简单的模型、写loss等）

在学习完预训练-微调范式后需要学习提示学习范式，推荐：

• 1、李宏毅2022-2023课程

2、对于提示学习，你可以自己设定有趣的问题并在chatgpt上实验（如果没有账号可以在new bing上实验，需要翻墙）

到此为止，你对目前深度学习方法上就有一定了解了，下面就需要在特定领域下进行学习了。

首先需要学习读论文：