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文章 2024-10-11 来自：开发者社区

【NLP自然语言处理】基于PyTorch深度学习框架构建RNN经典案例：构建人名分类器

学习目标 了解有关人名分类问题和有关数据 掌握使用RNN构建人名分类器实现过程 案例介绍 关于人名分类问题:以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号...

【NLP自然语言处理】基于PyTorch深度学习框架构建RNN经典案例：构建人名分类器
文章 2024-02-18 来自：开发者社区

自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现

1、Greedy Decoding Greedy Decoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出，直到生成结束。在贪婪解码中，生成模型根据输入序列，逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。在每个时间步，模型根据当前的隐藏状态和已生成的部分序列计算每个词语的条件概率分布，模型选择具有最高条件概率的词语作为当前时间步的输出。这个词语成为下一个时间步的输入，生成过程持续直到满足某种终止.....

自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现
文章 2023-06-20 来自：开发者社区

自然语言处理Pytorch实现CharRNN歌词生成

1.RNN原理参考我之前的博客RNN原理RNN的5种架构RNN存在五种架构，通俗说就是由输入的字符个数与生成的字符个数不同组合生成的架构，比如说输入一个中文，生成五个中文字，输入五个中文字生成一个中文字。一对一：一个输入（单一标签）对应一个输出（单一标签）一对多：一个输入对应多个输出，即这个架构多用于图片的对象识别，即输入一个图片，输出一个文本序列多对一：多个输入对应一个输出，多用于文本分类或视....

自然语言处理Pytorch实现CharRNN歌词生成
文章 2022-10-19 来自：开发者社区

NLP自然语言处理-Pytorch情感分析简介

一、概念简介本质上是一个分类任务，其一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中，一段文本可以是一个句子，一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类，如（正面，负面），（高兴，悲伤）；也可以是三类，如（积极，消极，中性）；或是星级（1星~五星）等等。总的来说，可以理解成：是对带有情感色彩的主观性文本进行数据挖掘与情感倾向分析的过程。情感分析的用途：分析文本情感可以帮助我们从海量的文本内容中提取需要的信....

文章 2019-02-28 来自：开发者社区

书籍：python自然语言处理(PyTorch) Natural Language Processing with PyTorch - 2019

简介 使用PyTorch 进行自然语言处理 自然语言处理（NLP）为解决人工智能问题提供了无限机会，使亚马逊Alexa和谷歌翻译等产品成为可能。如果您是NLP和深度学习新手的开发人员或数据科学家，本实用指南将向您展示如何使用PyTorch（一种基于Python的深度学习库）应用这些方法。 作者Delip Rao和Brian McMahon为您提供了NLP和深度学习算法的坚实基础，并演示了如何使.....

书籍：python自然语言处理(PyTorch) Natural Language Processing with PyTorch - 2019

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