PyTorchNLPBook

Pemrosesan bahasa alami dengan pytorch

Bangun aplikasi bahasa yang cerdas menggunakan pembelajaran yang mendalam
Oleh Delip Rao dan Brian McMahan

Selamat datang. Ini adalah repositori pendamping untuk buku pemrosesan bahasa alami dengan pytorch: membangun aplikasi bahasa cerdas menggunakan pembelajaran mendalam.

Daftar isi

• Mulai!
• Bab 1 PENDAHULUAN
  • Dasar -dasar Pytorch
• Bab 2: Tur cepat NLP
• Bab 3: Komponen dasar jaringan saraf
  • Contoh dalam teks
  • Menyelam jauh ke dalam pelatihan yang diawasi
  • Mengklasifikasikan sentimen ulasan restoran menggunakan perceptron
• Bab 4: Jaringan Feed-Forward untuk NLP
  • Keterbatasan Perceptron
  • Memperkenalkan Perceptrons Multi-Layer (MLP)
  • Memperkenalkan Jaringan Saraf Konvolusional (CNNS)
  • Klasifikasi nama keluarga dengan MLP
  • Klasifikasi nama keluarga dengan CNN
• Bab 5: Menyematkan Kata dan Jenis
  • Menggunakan embeddings pretrained
  • Belajar Tas-Kata Bertahan Bertahan (CBOW)
  • Transfer pembelajaran menggunakan embeddings pra-terlatih
• Bab 6: Pemodelan Urutan untuk NLP
  • Representasi urutan untuk nama keluarga
• Bab 7: Pemodelan Urutan Menengah untuk NLP
  • Menghasilkan nama keluarga baru dari representasi urutan
  • Generasi Tanpa Kondisi
  • Generasi terkondisi
• Bab 8: Pemodelan Urutan Lanjutan untuk NLP
  • Memahami paket
  • Urutan pembelajaran urutan
  • Perhatian
  • Terjemahan mesin saraf
• Bab 9: Klasik, Perbatasan, Langkah Selanjutnya