推荐github上的一个NLP代码实现的教程: nlp-tutorial,一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP(自然语言处理)的教程,教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码实现。 教程说明这是使用TensorFlow和Pytorch学习NL…
今天给大家推荐一个NLP入门的代码练习库,该仓库目前在Github上已经获得3k+个star! graykode/nlp-tutorialgithub.com/graykode/nlp-tutorial 该仓库中绝大部分内容代码不超过100行代码,包括了NLP中比较全面的基础内容: 如基本的 Embedding 模型 经典的CNN,RNN的模型实现: Attention,transformer,以及目前火热的bert相...
用 Pytorch dataloader 加载图像数据非常简单:https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html?source=post_page 关于NLP数据,请参照TorchText:https://torchtext.readthedocs.io/en/latest/datasets.html?source=post_page 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dataset = MNIST(root=...
NLP-tutorial是为使用TensorFlow和Pytorch学习NLP的人编写的教程。NLP中的大多数模型都是用不到100行代码实现的。(注释或空行除外) 作者在每一个模型中,都用了一种实例来表示实现该模型,比如句子分类、机器翻译等。每个案例都对应一篇论文,大家可以对应论文再结合百行不到的代码,我相信你的理论与实践会进步的飞快的!
GitHub:https://github.com/lyeoni/nlp-tutorial 神经机器翻译:提供了神经机器翻译的简单 PyTorch 实现,以及机器翻译过程中各种序列到序列(seq2seq)模型的比较。包含seq2seq,注意机制,自回归,Teacher-forcing; 问答匹配:提供了简单的 PyTorch 问答匹配实现。包含长度可变的 LSTM 序列,TF-IDF,文本分类; ...
连续词袋(CBOW) NLP中使用深度学习经常使用连续词袋(CBOW)和Skip-gram模型。 给定目标词之前和之后的上下文词范围N,它会尝试预测当前(目标)词。 此代码是PyTorch教程在以下链接的Word Embeddings的“获取密集的词嵌入”中给出的练习的实现: https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/word_embeddings_tutorial.html#...
为了助力大家在人工智能领域的学习与研究,可以参考这本开源书籍--《PyTorch实用教程》,这本书中有一些好的PyTorch练手项目,可以辅助高校学生、科研人员和相关从业者系统地掌握相关领域的核心知识与实战技巧,该书中涵盖了计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和大规模语言模型(LLM)三个方向的相关任务,同时还包含了ONNX和...
< NLP系列(三) 基于字符级RNN的姓名生成 > Practical PyTorch: 用字符集RNN进行名称分类 本文翻译自spro/practical-pytorch原文:https://github.com/spro/practical-pytorch/blob/master/char-rnn-classification/char-rnn-classification.ipynb 翻译: Mandy 辅助: huaiwen ...
, 'LMT')因此，正如我们在上面看到的，我们的模型已经生成了属于语言类别的名称，并从输入字母开始。参考文献：Trung Tran, “Text Generation with Pytorch”.“NLP from scratch: Generating names with a character level RNN”, PyTorch Tutorial.Francesca Paulin, “Character-Level LSTM in PyTorch”, Kaggle.
最近,小编在 github 上发现了一份基于 PyTorch 和 keras 的 NLP 学习教程。这份教程内容相当丰富,内容涵盖神经网络机器翻译、问答匹配、电影评价分类、新闻分类等多个领域。 项目的 GitHub 地址为:https://github.com/lyeoni/nlp-tutorial。 这是一个教你逐步实现和适应简单的实词 NLP 任务的教程: ...