PyTorchNLPBook

使用Pytorch进行自然语言处理

使用深度学习构建智能语言应用程序
作者：Delip Rao和Brian McMahan

欢迎。这是使用Pytorch的《自然语言处理》一书的伴侣存储库：使用深度学习构建智能语言应用程序。

目录

• 开始！
• 第1章：简介
  • Pytorch基础知识
• 第2章：快速参观NLP
• 第3章：神经网络的基础组成部分
  • 文本示例
  • 深入研究监督培训
  • 使用Perceptron对餐厅评论进行分类
• 第4章：NLP的前馈网络
  • 感知者的局限性
  • 引入多层感知器（MLP）
  • 引入卷积神经网络（CNN）
  • MLP的姓氏分类
  • CNN的姓氏分类
• 第5章：嵌入单词和类型
  • 使用验证的嵌入
  • 学习持续的单词嵌入袋（CBOW）
  • 使用预训练的嵌入进行转移学习
• 第6章：NLP的序列建模
  • 姓氏的序列表示
• 第7章：NLP的中间序列建模
  • 从序列表示产生新颖的姓氏
  • 无限期
  • 有条件的一代
• 第8章：NLP的高级序列建模
  • 了解包装序列
  • 序列学习的序列
  • 注意力
  • 神经机器翻译
• 第9章：经典，边境，下一步