# PyTorch NLP实战指南
在学习如何使用PyTorch进行自然语言处理（NLP）之前，我们需要了解整个流程以及每一步所需的具体操作。下面是实现一个基本的NLP任务（如情感分析）的步骤概述。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------------------- |
| 1 | 数据准备与预处理
【学习笔记】Pytorch深度学习—Normalization_layers一、为什么要进行Normalization?***`Internal Covariate Shfit`***二、常见的Normalization方法——BN、LN、IN、GN***`1、适用变长网络的：Layer Normalization`******`2、适用样本风格不统一的：Instance Normalizati
转载
2023-10-27 05:23:15
93阅读
1、数据集来源中文数据集：THUCNews
THUCNews数据子集：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud英文数据集：IMDB数据集 Sentiment Analysis
2、IMDB数据探索# 测试依赖包，TensorFlow版本
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
impo
转载
2023-10-25 17:32:10
63阅读
NLP FROM SCRATCH: CLASSIFYING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN从头开始NLP:使用字符级RNN对名称进行分类 ://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html作者:Sean Robertson我们将建立和训练一个基本的
转载
2023-12-27 21:08:53
30阅读
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
转载
2024-07-08 14:46:36
0阅读
向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程NLP实战一：Pytorch实现TextCNN文本分类NLP实战二：Pytorch实现TextRNN 、
转载
2024-07-08 14:44:30
0阅读
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，文本长度在前分好词，词之间用空...
转载
2024-07-08 14:45:01
0阅读
目录实验目的实验内容实验过程结果展示全部代码 实验目的使用免费的中文分词语料库，如人民日报语料库PKU，使用语料库中的常见词编写一个句子，使用二元语法（即每个词只与和它相邻的前一个词有关）在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。实验内容对给定的pku_training.txt语料库处理，构建一个二元语言模型，二元语言模型是指当前词语出现的概率只与前一个词有关 对语料首先进行处理，
转载
2023-12-18 21:01:30
86阅读
BadMemory：为Windows系统量身定制的坏内存管理工具 BadMemory Make portions of memory unusable for Windows. BadRAM for Windows. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BadMemory 项目介绍在Linux系统中，我们可以通过badram命令来标记并避免使用有缺陷
简单理解梯度下降法梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方
转载
2024-10-08 14:28:46
49阅读
机器翻译机器翻译方法的评价应用于医学名词术语Evaluation of Machine Translation Methods applied to Medical Terminologies论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.louhi-1.7/一个多语种的神经机器翻译模型的生物医学数据A Multilingual Neural Machine
转载
2023-12-22 22:23:03
117阅读
# NLP 实战推荐项目指南
自然语言处理（NLP）在推荐系统中的应用越来越普及，尤其是在信息过载的时代，能够为用户提供精准而个性化的推荐显得尤为重要。对一名刚入行的小白来说，这个领域可能看起来有些复杂，但通过分步走的方法，我们可以把这个过程理清楚。本文将介绍如何实现一个简单的 NLP 推荐系统，我们将分为几个步骤，并为每一步提供必要的代码示例及其注释。
## 流程概述
下面是实现 NLP
0. 0.1. Spring Boot 核心注解知多少？在《架构真经》开篇就提到了大道至简、分而治之，感觉 Spring Boot 的设计个人感觉也有点类似。其实，伴随业务的发展，系统的架构又何尝不是周而复始的经历着万物之始，大道至简，分而治之，衍化至繁的重构迭代的一个过程呢。那么，从全局上一览 Spring Boot 核心注解设计，会有何感想？上图是结合 Spring Boot 源码梳
## NLP PYTHON 实战
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着人们对文本数据的需求增加，NLP在各个领域都发挥着重要作用，如机器翻译、情感分析、问答系统等。
Python作为一种易学易用且功能强大的编程语言，被广泛应用于自然语言处理。本文将结合Python编程语言
原创
2023-09-02 11:40:13
81阅读
一、Seq2Seq的原理Sequence to sequence (seq2seq)是由encoder（编码器）和decoder（解码器）两个RNN的组成的。其中encoder负责对输入句子的理解，转化为context vector，decoder负责对理解后的句子的向量进行处理，解码，获得输出。上述的过程和我们大脑理解东西的过程很相似，听到一句话，理解之后，尝试组装答案，进
转载
2024-10-12 19:58:22
68阅读
NLP概述什么是NLP机器翻译系统案例分析NLP的应用场景NLP的关键技术 时隔n个月后回归！人工智能大作业突然布置了分词，想想去年没有完成的主观题批改项目，留下了不学无术的泪水（本来有无数个作业能拿这个冒充的呜呜呜）。什么是NLP? 自然语言和编程语言看见这个标题就想起来上学期学离散中形式化语言的痛苦经历，编程语言其实已经把自然语言变成了一个符号集合，但是自然语言很麻烦啊，我连英语都学不会！但
转载
2023-11-25 13:04:01
48阅读
项目介绍文本分类是自然语言处理的应用领域之一，文本分类是很多其他任务的基本型。本项目是一个最简单的二分类问题。本项目会介绍如何将文本数据转化为数值型的特征数据（提取文本特质）。然后，使用机器学习当中的支持向量机算法，用 Python 实现对 10001 个邮件样本进行分类的任务。知识点自然语言处理基本概念支持向量机算法TF-IDF文本分类简介文本分类技术在自然语言处理领域当中，有着十分重要的地位。
转载
2023-09-08 10:36:30
265阅读
Embeddings from Language Model一、引入ELMO不同于glove，word2vec，后者们的思想是对于一个词语，用一个预训练好的模型，把一个词语变成一个固定不变的词向量表示，固定不变的意思就是，一旦我确定好了我的模型，确定好了我的语料库，那么这个词即将变成哪一个词向量表示就确定了。然而ELMO不是这样的，对于‘apple’一词，ELMO认为当它是指苹果公司的
转载
2023-08-13 20:59:34
121阅读
分类问题是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）领域的经典常见任务，而随着预训练模型的发展，预训练时代下的文本分类算法逐步成为了我们从事NLP相关工作的必备技能。本文作为NLP经典任务入门的实践总结，结合了最前沿的算法、开源工具（飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP）与代码实操、工作实践，希望借此抛砖引玉一、场景介绍文本分类，顾名思义，就是对给定的一个句
转载
2024-05-22 17:04:08
136阅读
引言 新整理的最新论文又又来了，今天继续分享十篇今年最新NLP顶级论文，其中主要包括模型水印添加（想法新颖，一个不错的方向，强烈推荐仔细看一下）、状态空间模型在语言建模中的应用、指令元学习、大型模型训练效率提升（CiT可显着加快训练速度）、大模型到小模型推理能力转移(较小模型的准确性从8.11%提高到21.99%)、大模型简化（权重数量至少减少50%）、对话模型合规检测等。模型添加水印 大型语言
转载
2023-09-14 12:30:55
233阅读
