学习NLP，推荐一下AllenNLP这个工具。
从学习pytorch到学习处理NLP问题，中间有很长的路要走，其中有很多坑。NLP数据的预处理要比CV的麻烦很多，比如去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence -> Word ID -> Word Embedding的过程（文本预处理方法小记），在很多技术点上都可以拓展出很多。其中不仅需要学习pytorch，可能还要学习spacy，NLTK，numpy，pandas，tensorboardX等常用python包。在用到RNN时，还要经过pad,pack,pad的处理过程，像这样的很多函数在使用时需要有数学基础加上简单的实践，感觉对一个新人来说，高维数据的流动有点抽象，不容易理解。此外还有数据集的读取，tensorboardX的使用。。。。茫茫多的技术点需要学习。在运行别人的代码后打印出信息，不仅看着上档次，而且可以看到很多实用的信息。。。
第一次知道allennlp这个工具，是在看了师兄给我的第一篇论文ELMo后大概了解的，后来学习pytorch才发现路途漫长，而这与两周一次的汇报进度相矛盾，于是计划在寒假学习一下allennlp，不仅要学习AllenNLP的使用，更要阅读AllenNLP的源码，可以学习到很多算法的实现。
AllenNLP是在pytorch基础上的封装，封装程度挺合理（后来发现了Gluonnlp，Gluonnlp在一些处理更方便，但缺乏灵活，功能更少），它的目标是处理NLP任务，可以减少很多额外的学习。比如，分词，帮你用spacy，NLTK，或者简单的按空格分词处理。数据集的读取，它内置了很多数据集的读取，你可以在通过学习它的读取方式，在它的基础上对自己需要的数据集进行读取。在Sentence -> Word ID -> Word Embedding的过程中，Glove，ELMo，BERT等常用的都可以直接使用，需要word，char粒度的都可以。log打印输出，在内置的输出项之外，你可以很方便地加入想要输出的信息。模型的各个组件中的参数都可以存在一个json/jsonnet文件中，修改参数进行实验很方便。
入门学习的网站：
AllenNLP tutorials
github AllenNLP源码
简书中的一篇教程
realworldnlp系列教程（导出，用在生产中，有一篇文章可以参考，allennlp直接用pytorch的jit导出会有问题）
知乎中对realworldnlp的一篇翻译文章