PyTorch在NLP任务中的应用：文本分类、序列生成等
引言 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。近年来，深度学习在NLP任务中取得了显著进展，而PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，为NLP研究提供了有力的支持。本文将介绍PyTorch在NLP任务中的应用，包括文本分类、序列生成等，...
PyTorch搭建循环神经网络（RNN）进行文本分类、预测及损失分析（对不同国家的语言单词和姓氏进行分类，附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_...
【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现：加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别
管道方式是Transformers库中高度集成的极简使用方式。使用这种方式来处理NLP任务，只需要编写几行代码就能实现。通过本例的练习可以使读者对Transformers库的使用快速上手。1 在管道方式中指定NLP任务Transfomers库的管道方式使用起来非常简单，核心步骤只有两步：（1）直接根...
使用Pytorch和BERT进行多标签文本分类（下）
同时我还创建了检查点，可以在训练期间保存最佳模型。当需要从停下来的地方继续训练时，这将有助于减少训练时间。创建检查点可以节省时间，以便从头开始进行重新训练。如果您对从最佳模型生成的输出感到满意，则不需要进一步的微调，则可以使用模型进行推断。def load_ckp(checkpoint_fpath,...
使用Pytorch和BERT进行多标签文本分类（上）
介绍自然语言处理(NLP)是一种将非结构化文本处理成有意义的知识的人工智能技术。NLP解决了分类、主题建模、文本生成、问答、推荐等业务问题。虽然TF/IDF矢量化或其他高级词嵌入(如GLOVE和Word2Vec)在此类NLP业务问题上表现出了良好的性能，但这些模型存在局限性就是使用一个向量对词进行编...
文本分类模型合集-详细注解--tf/pytorch双版本
项目仓库：https://github.com/DengBoCong/text-similarityOverviewDataset: 中文/English 语料, ☞ 点这里Paper: 相关论文详解, ☞ 点这里The implemented method is as follows:：TF-ID...
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