使用 PyTorch 进行自然语言处理简介
此模块探讨用于处理自然语言文本的不同神经网络体系结构。 自然语言处理 (NLP) 的重要性日益增加,原因在于语言模型能够更快地准确“理解”人类语言,同时可在大型文本语料库上以无监督的方式进行训练。 本模块介绍不同的 NLP 技术,例如使用词袋 (BoW)、词嵌入和递归神经网络将新闻标题中的文本分类为 4 个类别(世界、体育、商业和科技)之一。
学习目标
通过学习本模块,你将能够:
- 了解如何处理自然语言处理任务的文本
- 了解如何使用递归神经网络 (RNN) 和生成神经网络 (GNN)
- 了解如何生成文本分类模型
先决条件
- Python 基础知识
- 对如何使用 Jupyter Notebook 有基本的了解
- 对机器学习有基本的了解