构建一个LSTM(也支持NGram,TextCNN,LSTM,BiLSTM等)模型,实现一个简易的中文单词预测(词语预测)功能,该功能可以根据用户输入的中文语句,自动预测(补充)词语;基于该项目训练的中文单词预测(词语预测)模型,在自定义的数据集上Top-1准确率最高可以达到91%左右,Top-5准确率最高可以达到97%左右。
Pytorch LSTM实现中文单词预测(附完整训练代码) 1、项目介绍 本文将分享一个NLP项目实例,实现一个类似于中文输入法中联想的功能;项目利用深度学习框架Pytorch,构建一个LSTM(也支持NGram,TextCNN,LSTM,BiLSTM等)模型,实现一个简易的中文单词预测(词语预测)功能,该功能可以根据用户输入的中文语句,自动预测(补充)词语...
首先我们定义当前的LSTM为单向LSTM,则第一维的大小是num_layers,该维度表示第n层最后一个time step的输出。如果是双向LSTM,则第一维的大小是2 * num_layers,此时,该维度依旧表示每一层最后一个time step的输出,同时前向和后向的运算时最后一个time step的输出用了一个该维度。 举个例子,我们定义一个num_laye...
Bi-LSTM Conditional Random Field (Bi-LSTM CRF) 对于本节,我们将看到用于命名实体识别的Bi-LSTM条件随机场的完整复杂示例。 上面的LSTM标记符通常足以用于词性标注,但是像CRF这样的序列模型对于NER上的强大性能非常重要。 假设熟悉CRF。 虽然这个名字听起来很可怕,但所有模型都是CRF,但是LSTM提供了特征。 这是一个...
强推!【LSTM文本分类实战】基于LSTM长短期记忆模型实现文本分类,原理详解+代码复现!(人工智能、深度学习、神经网络、计算机视觉、AI、Pytorch)共计9条视频,包括:1-数据集与任务目标分析、2-文本数据处理基本流程分析1.mp4、3-命令行参数与DEBUG1.mp4等,UP主更多精彩
4-训练模型所需基本配置参数分析1.mp4 13:12 5-预料表与字符切分1.mp4 10:01 6-字符预处理转换ID1.mp4 10:43 7-LSTM网络结构基本定义1.mp4 11:30 8-网络模型预测结果输出1.mp4 12:42 9-模型训练任务与总结1.mp4 12:20 【全463集】禁止自学走弯路!回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神...
需要再次提及的是,根据用于训练LSTM的权重,您可能会获得不同的值。 由于我们对训练数据集进行了归一化,因此预测值也进行了归一化。我们需要将归一化的预测值转换为实际的预测值。 现在让我们针对实际值绘制预测值。看下面的代码: 在上面的脚本中,我们创建一个列表,其中包含最近12个月的数值。第一个月的索引值为0...
我们已经对数据进行了预处理,现在是时候训练我们的模型了。我们将定义一个类LSTM,该类继承自nn.ModulePyTorch库的类。 让我总结一下以上代码。LSTM该类的构造函数接受三个参数: input_size:对应于输入中的要素数量。尽管我们的序列长度为12,但每个月我们只有1个值,即乘客总数,因此输入大小为1。
pytorch实战:从0开始搭建LSTM||这个代码是一个使用PyTorch构建的深度学习框架,旨在演示长短期记忆网络(LSTM)的构建、训练、测试以及模型的导出和推理过程。📚 导入所需的库和模块🧠 定义LSTM网络⚙ 设定参数和生成数据🚀 模型实例化、损失函数和优化器定义🏋 训练模型📊 测试模型📦 ONNX模型导出与推理#人工...
PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了方便的API来构建和训练LSTM模型。在本文中,我们将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的LSTM模型。 1. 导入所需的库和模块 我们需要导入PyTorch库和相关模块。在本例中,我们将使用torch.nn模块中的LSTM类。 ```python import torch import torch.nn as nn ``` 2. 定义LSTM...