PyTorchNLPBook

Pytorchを使用した自然言語処理

ディープラーニングを使用してインテリジェント言語アプリケーションを構築します
デリップ・ラオとブライアン・マクマハン

いらっしゃいませ。これは、Pytorchを使用した本の自然言語処理のコンパニオンリポジトリです。ディープラーニングを使用してインテリジェント言語アプリケーションを構築します。

目次

• 始めましょう！
• 第1章：はじめに
  • Pytorchの基本
• 第2章：NLPのクイックツアー
• 第3章：ニューラルネットワークの基礎コンポーネント
  • テキスト内の例
  • 監視されたトレーニングに深く潜ります
  • パーセプトロンを使用したレストランレビューの感情の分類
• 第4章：NLPのフィードフォワードネットワーク
  • パーセプトロンの制限
  • 多層パーセプトロン（MLPS）の紹介
  • 畳み込みニューラルネットワークの導入（CNNS）
  • MLPによる姓の分類
  • CNNによる姓の分類
• 第5章：単語とタイプの埋め込み
  • 前処理された埋め込みを使用します
  • 継続的な袋の埋め込み（cbow）を学ぶ
  • 事前に訓練された埋め込みを使用して学習を転送します
• 第6章：NLPのシーケンスモデリング
  • 姓のシーケンス表現
• 第7章：NLPの中間シーケンスモデリング
  • シーケンス表現から新しい姓を生成します
  • 無条件の世代
  • 条件付き生成
• 第8章：NLPの高度なシーケンスモデリング
  • パックシーケンスを理解する
  • シーケンス学習へのシーケンス
  • 注意
  • 神経機械翻訳
• 第9章：クラシック、フロンティア、次のステップ