Procesamiento del lenguaje natural con pytorch
Cree aplicaciones de idiomas inteligentes utilizando un aprendizaje profundo
Por delip Rao y Brian McMahan
Bienvenido. Este es un repositorio complementario del procesamiento del lenguaje natural del libro con Pytorch: cree aplicaciones de lenguaje inteligente utilizando el aprendizaje profundo.
Tabla de contenido
- ¡Empiece!
- Capítulo 1: Introducción
- Pytorch Conceptos básicos
- Capítulo 2: Un recorrido rápido por la PNL
- Capítulo 3: Componentes fundamentales de las redes neuronales
- Ejemplos de texto
- Sumergirse profundamente en el entrenamiento supervisado
- Clasificación del sentimiento de las reseñas de restaurantes utilizando un perceptron
- Capítulo 4: Redes de alimentación para NLP para NLP
- Limitaciones del perceptrón
- Introducción de perceptrones de múltiples capas (MLP)
- Introducción de redes neuronales convolucionales (CNNS)
- Clasificación de apellido con un MLP
- Clasificación de apellido con un CNN
- Capítulo 5: Incrustar palabras y tipos
- Uso de incrustaciones previos
- Aprender incrustaciones continuas de la bolsa de palabras (CBOW)
- Transferir el aprendizaje utilizando incrustaciones previamente capacitadas
- Capítulo 6: Modelado de secuencia para PNL
- Una representación de secuencia para apellidos
- Capítulo 7: Modelado de secuencia intermedia para PNL
- Generando apellidos novedosos a partir de representaciones de secuencia
- Generación de incondiciones
- Generación condicionada
- Capítulo 8: Modelado de secuencia avanzada para PNL
- Comprender las secuaces empacadas
- Secuencia al aprendizaje de secuencia
- Atención
- Traducción del automuleto neural
- Capítulo 9: Classics, Frontiers, próximos pasos
