DeepNLP models Pytorch

Deepnlp-Models-Pytorch

Implementações de Pytorch de vários modelos profundos de PNL no CS-224N (Stanford Univ: NLP com aprendizado profundo)

• Isso não é para iniciantes em Pytorch. Se for a sua primeira vez para usar o Pytorch, recomendo esses tutoriais incríveis.

• Se você estiver interessado em DeepNLP, recomendo fortemente que você trabalhe com esta palestra incrível.

  • CS-224N-Slides
  • CS-224N-VIDEOS

Este material não é perfeito, mas ajudará seu estudo e pesquisa :) Sinta -se à vontade para receber solicitações !!

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Conteúdo

Modelo	Links
01. SKIP-GRAM NAIVE-SOFTMAX	[Notebook / Data / Paper]
02. Salme-sampling-sampling	[Notebook / Data / Paper]
03. Luva	[Notebook / Data / Paper]
04. Classificador de janela para ad	[Notebook / Data / Paper]
05. Parser de dependência neural	[Notebook / Data / Paper]
06. Modelo de Languagem RNN	[Notebook / Data / Paper]
07. Translação neural-máquina com atendimento	[Notebook / Data / Paper]
08. Classificação CNN-For-Text	[Notebook / Data / Paper]
09. Classificação recursiva-NN-For-Session	[Notebook / Data / Paper]
10. Dinâmica-Memory-Network-for-Question-Responder	[Notebook / Data / Paper]

Requisitos

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

Começando

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

Prepare o conjunto de dados

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

Docker Env

Ubuntu 16.04 Python 3.5.2 com vários pacotes de ML/DL, incluindo Tensorflow, Sklearn, Pytorch

docker pull dsksd/deepstudy:0.2

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

Configuração da nuvem

not yet

Referências

• Practical-Pytorch
• DeeplearningFornlpinpytorch
• pytorch-tutorial
• Pytorch-Exemplos

Autor

Sungdong Kim / @dsksd