【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...
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实战
一、引言 随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）作为其中的重要分支，日益受到人们的关注。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，为NLP研究者提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PyTorch进行自然语言处理的深度学习实践，包括基础概念、模型搭建、数据处理和实际应用等方面。 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 ...
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，...
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.....
NLP信息抽取全解析：从命名实体到事件抽取的PyTorch实战指南
本文深入探讨了信息抽取的关键组成部分：命名实体识别、关系抽取和事件抽取，并提供了基于PyTorch的实现代码。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。引言背景和信息抽取的重要性随着互联网和社交媒体的飞速发展，我们每天都会接....
一文概览NLP句法分析：从理论到PyTorch实战解读
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。本文全面探讨了自然语言处理（NLP）中句法分析的理论与实践。从句法和语法的定义，到各类句法理论和方法，文章细致入微地解析了句法分析的多个维度。最后，通过PyTorch的实战演示，我们....
【NLP】Pytorch构建神经网络
关于torch.nntorch.nn是PyTorch（一个流行的开源深度学习库）中的一个模块，用于构建神经网络模型。它提供了各种用于构建深度神经网络的类和函数，使得开发者可以轻松地定义、训练和部署各种类型的神经网络模型。torch.nn模块中最重要的类是Module，它是所有神经网络模型的基类。开发者可以通过继承Module类来构建自定义的神经网络模型。Module类提供了许多有用的方法，例如f....
【NLP】深入了解PyTorch：autograd
关于torch.tensortorch.Tensor是整个package中的核心类如果将属性requires_grad设置为True,它将追踪在这个类上定义的所有操作.当代码要进行反向传播的时候,直接调用.backword()就可以自动计算所有的梯度在这个Tensor上的所有梯度将被累加进属性.grad中如果想终止一个Tensor在计算图中的追踪回溯,只需要执行.detach()就可以将该Ten....
【NLP】深入了解PyTorch：功能与基本元素操作
简介:在机器学习和深度学习领域中，PyTorch已经成为一个备受关注和广泛使用的深度学习框架。作为一个用于科学计算的开源库，PyTorch提供了丰富的工具和功能，使得研究人员和开发者能够更加方便地构建、训练和部署深度学习模型。在本篇博客中，我们将深入了解PyTorch的功能以及其基本元素操作，帮助读者更好地了解和使用这一强大的工具。什么是PyTorch？PyTorch是一个基于Python的科学....
全套解决方案：基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架，支持大模型训练和文本生成，快速上手，海量训练数据！
全套解决方案：基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架，支持大模型训练和文本生成，快速上手，海量训练数据！ 1.简介 目标：基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案； 数据： 从开源社区，整理了海量的训练数据，帮助用户可以快速...
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