NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 打包pytorchnlp测试数据 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。 机器学习AI算法工程 2024/07/04 5120 最全中文文本分类模型库,上手即用,附链接 机器学习神经网络深度学习人工智能pytorch ...
从CV 到 NLP 对于CV 领域的任务,上述对抗训练的流程可以顺利执行下来,因为图像可以视为普通的连续实数向量,Δx\Delta x 也是一个实数向量,因此 x+Δxx+\Delta x 依然可以是有意义的图像。但 NLP 不一样,NLP 的输入是文本,它本质上是 one-hot 向量,而两个不同的 one-hot 向量,其欧式距离恒为 2\sqrt {...
第一阶段:PyTorch基础(第1-7天) 第1天:张量基础操作 知识点拆解: 张量创建方法 张量基本属性与操作 索引和切片 手动实现: import numpy as np # 创建张量等价物 tensor_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 张量操作 result = tensor_2d * 2 # 索引与切片 slice_result = tensor_2d[0...
四,设置一个函数,将随机得到的样本,放入数据集中(列表),便于运算。 五,设置测试函数:随机建立一些样本,根据样本的输出来设定有多少个正样本,多少个负样本,再将预测的样本输出来与样本输出对比,得到正确率。 六,最后的main函数:按照训练轮数和训练组数,通过BP反向传播更新权重进行训练。然后调取测试函数得到acc等数据。
1 NLP发展阶段 深度学习在NLP上有两个阶段:基础的神经网络阶段 1.1 基础神经网络阶段 1.1.1 卷积神经网络 将语言当作图片数据,进行卷积操作。 1.1.2 循环神经网络 按照语言文本的顺序,用循环神经网络来学习一段连续文本中的语义。 1.1.3 基于注意力机制的神经网络 ...
深度学习NLP实战:用PyTorch构建智能对话系统 自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的重要研究方向, 融合了语言学、计算机科学、机器学习、数学、认知心理学等多个学科领域的知识,是一门集计算机科学、人工智能和语言学于一体的交叉学科,它包含自然语言理解和自然语言生成两个主要方面, 研究内容...
本文全面探讨了(NLP)中PyTorch的实战演示,我们展示了如何将这些理论应用到具体任务中。本文旨在为读者提供一份全面、深入且实用的句法分析指南。 一、引言 句法分析(Syntactic Parsing)是自然语言处理(NLP)中一个关键且不可或缺的任务。如果我们把自然语言看作一个庞大的建筑,那么句法分析就好比这座建筑的蓝图。正是...
这篇文章主要介绍Pytorch中常用的几个循环神经网络模型,包括RNN,LSTM,GRU,以及其他相关知识点。 nn.Embedding 在使用各种NLP模型之前,需要将单词进行向量化,其中,pytorch自带一个Embedding层,用来实现单词的编码。Embedding层 随机初始化了一个查询表,他可以将一个词转换成一个词向量。需要注意的是,Embedding层输入的是...
深度解析NLP文本摘要技术:定义、应用与PyTorch实战 在本文中,我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术,从其定义、发展历程,到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要,并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后,文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战,强调了其在信息过载时代的重要性。
句法分析(Syntactic Parsing)是自然语言处理(NLP)中一个关键且不可或缺的任务。如果我们把自然语言看作一个庞大的建筑,那么句法分析就好比这座建筑的蓝图。正是因为有了这份蓝图,人们才能理解语言的结构,从而更准确地进行语义分析、情感分析或者机器翻译等高级任务。