随笔分类 - NLP
摘要：本节翻译在PYTORCH NLP系列最后一文。利用torchtext类来处理一个著名的数据集，包含了一些英文和德文句子。利用该数据处理sequence-to-sequence模型，通过注意力机制，可以将德语翻译成英语。基于 this tutorial from PyTorch community m
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摘要：本文译自PYTORCH官网TEXT系列。本节主要利用torchtext中的文本分类数据集，包括： 这个例子展示了如何利用这些TextClassfication数据集中的一个来训练监督学习算法。 用ngrams加载数据 一个ngrams包特性被用来捕获一些关于本地词序的部分信息。在实际应用中，双字元（
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摘要：Author: Sean Robertson 这是NLP从头学习系列的第三篇。之前都是利用自己写的函数与类来处理数据并完成NLP分类与生成任务。本节将学习利用torchtxt来处理。该项目为：教会网络从法语翻译成英语。 这个实现主要根据 sequence to sequence network，其中
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摘要：Author: Sean Robertson 从头开始NLP的第二篇。第一篇用于对给定的名字进行分类，分类属于哪种语言。这次将学习如何从给定语言生成名字。 仍然手动实现一个小型RNN，不同的是之前输入一个名字的所有字母来输出一个类别，这次输入类别一次输出一个字母。递归预测来形成语言。也被称为“语言模
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摘要：翻译总结于 pytorch官网 Author: Sean Robertson 构建一个基础的character-level RNN来分类单词。本文和接下来的两篇文章将会从头（数据处理）开始构建NLP模型。特别的没有利用各种已有的操作（torchtext），所以可以从底层来学习NLP模型的处理过程。
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