DeepNLP models Pytorch

Deepnlp-Models-Pytorch

Implementaciones de Pytorch de varios modelos PNL profundos en CS-224N (Stanford Univ: PNL con aprendizaje profundo)

• Esto no es para principiantes de Pytorch. Si es la primera vez que usa Pytorch, recomiendo estos increíbles tutoriales.

• Si está interesado en DeepNLP, le recomiendo que trabaje con esta increíble conferencia.

  • deslizantes CS-224N
  • cs-224n-videos

Este material no es perfecto, pero ayudará a su estudio e investigación :) ¡Por favor, no dude en extraer solicitudes!

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Contenido

Modelo	Campo de golf
01. Skip-Gram-Naive-Softmax	[cuaderno / datos / papel]
02. Skip-Gram-negativo-muestreo	[cuaderno / datos / papel]
03. Glove	[cuaderno / datos / papel]
04. Ventana-Clasificador para	[cuaderno / datos / papel]
05. -dependiendo neural-parser	[cuaderno / datos / papel]
06. RNN-Language-Modelo	[cuaderno / datos / papel]
07. Translación neuronal-máquina con atención	[cuaderno / datos / papel]
08. CNN-for-TEXT-Clasificación	[cuaderno / datos / papel]
09. Recursivo-nn por clasificación de orientación	[cuaderno / datos / papel]
10. Dinámica-Memory-Network-For-Question-Responsing	[cuaderno / datos / papel]

Requisitos

• Python 3.5
• Pytorch 0.2+
• NLTK 3.2.2
• Gensim 2.2.0
• sklearn_crfsuite

Empezando

git clone https://github.com/DSKSD/cs-224n-Pytorch.git

preparar el conjunto de datos

 cd script
chmod u+x prepare_dataset.sh
./prepare_dataset.sh

envidón de acopolador

Ubuntu 16.04 Python 3.5.2 con varios de los paquetes ML/DL que incluyen TensorFlow, Sklearn, Pytorch

docker pull dsksd/deepstudy:0.2

 pip3 install docker-compose
cd script
docker-compose up -d

configuración de nubes

not yet

Referencias

• práctico-PYTORCH
• Deeplearningfornlpinpytorch
• pytorch-tutorial
• prueba de pytorch

Autor

Sungdong Kim / @dsksd