DeepNLP models Pytorch

Deepnlp-modes-pytorch

Implémentations Pytorch de divers modèles de NLP profonds dans CS-224N (Stanford Univ: NLP avec apprentissage en profondeur)

• Ce n'est pas pour les débutants de Pytorch. Si c'est la première fois d'utiliser Pytorch, je recommande ces super tutoriels.

• Si vous êtes intéressé par DeepNLP, je vous recommande fortement de travailler avec cette conférence impressionnante.

  • CS-224N-SCIDES
  • CS-224N-videos

Ce matériel n'est pas parfait mais aidera votre étude et votre recherche :) N'hésitez pas à tirer les demandes !!

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Contenu

Modèle	Links
01. Skip-gram-naive-softmax	[Notebook / Data / Paper]
02. Skip-Gram-négatif-échantillonnage	[Notebook / Data / Paper]
03. Gant	[Notebook / Data / Paper]
04. Fenêtre-classificateur	[Notebook / Data / Paper]
05. Neural-Dépendance-Parser	[Notebook / Data / Paper]
06. RNN-Language-Model	[Notebook / Data / Paper]
07. Translation neurale-machine avec l'attention	[Notebook / Data / Paper]
08. CNN-pour-texte-classification	[Notebook / Data / Paper]
09 .	[Notebook / Data / Paper]
10. Network dynamic-mémoire	[Notebook / Data / Paper]

Exigences

• Python 3.5
• Pytorch 0,2+
• NLTK 3.2.2
• gensim 2.2.0
• sklearn_crfsuite

Commencer

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

Préparer un ensemble de données

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

docker env

Ubuntu 16.04 Python 3.5.2 avec divers packages ML / DL, y compris TensorFlow, Sklearn, Pytorch

docker pull dsksd/deepstudy:0.2

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

paramètre cloud

not yet

Références

• pytorch pratique
• DeepLearningFornlpinpyTorch
• pytorch-tutoriel
• exemples de pytorch

Auteur

Sungdong Kim / @dsksd