Pytorch在NLP中的简单应用 因为之前在项目中一直使用Tensorflow,最近需要处理NLP问题,对Pytorch框架还比较陌生,所以特地再学习一下pytorch在自然语言处理问题中的简单使用,这里做一个记录。 一、Pytorch基础首先… 汐堇 Pytorch 实现的 various Deep NLP 模型 in cs-224n(斯坦福大学: NLP with Deep Learning) 灰灰发表...
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 {...
句法和语法是语言理解和生成中不可或缺的组成部分。它们为高级NLP任务,如机器翻译、文本摘要、情感分析等提供了坚实的基础。 句法的重要性 可解释性:句法结构能帮助我们更好地理解句子的含义。 多样性:句法规则使语言更加丰富和多样,增加了表达能力。 自然语言处理应用:句法分析是信息检索、机器翻译、语音识别等多种N...
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...
【从零开始学习深度学习】49.Pytorch_NLP项目实战:文本情感分类---使用循环神经网络RNN 在自然语言处理中,文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本文将介绍它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用。例如,我们可以...
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。
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 ...
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。
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。
NLP实战二:Pytorch实现TextRNN文本分类 向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程 中文数据集 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。 类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。