《动手学深度学习》学习笔记(十)自然语言处理

最新推荐文章于 2025-04-24 10:17:18 发布
最新推荐文章于 2025-04-24 10:17:18 发布
阅读量233 收藏
点赞数
分类专栏： # 动手学深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/xiaoyaolangwj/article/details/116400090
版权
本文概述了自然语言处理中的关键概念，如词嵌入技术（word2vec、GloVe），情感分类用的RNN和CNN，以及编码器-解码器(seq2seq)和注意力机制在机器翻译中的应用。通过实际案例解析，带你入门NLP的深度学习模型实践。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第十章：自然语言处理

因本人主要方向为计算机视觉，对于自然语言处理技术暂未过多涉及。为完结本书，仅仅将目录整理如下。

1、词嵌入

2、近似训练

3、word2vec的实现

4、子词陷入（fastText）

5、全局向量的词嵌入（GloVe）

6、求近义词和类比词

7、文本情感分类：使用循环神经网络

8、文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN）

9、编码器-解码器（seq2seq）

10、束搜索

11、注意力机制

12、机器翻译

 

 

动手学深度学习之自然语言处理（NLP）
sunshine
02-14 850
动手学深度学习之自然语言处理（NLP） 文章目录动手学深度学习之自然语言处理（NLP）1、文本预处理1.1**分词代码实现：python+pytorch**1.2 分词工具【spaCy和NLTK】2、语义模型3、循环神经网络3.1循环神经网络的构造3.2从零开始实现循环神经网络裁剪梯度 1、文本预处理 具体步骤： 读入文本 分词 建立字典，为每个词建立索引 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便...
《动手学自然语言处理》笔记
Everyday try to become better -Kobe Bryant
05-21 490
NLP方法论
动手学深度学习 - 自然语言处理 - 15.1. 词嵌入 （word2vec）
最新发布
tang7mj的博客
04-24 1058
输入句子：“the man loves his son”，中心词设为“loves”，窗口大小为 2，预测上下文为：“the”、“man”、“his”、“son”。例如，“the man loves his son” 中，“loves” 与 “his” 更可能出现在一起，而非“banana”。**词嵌入（word embedding）**的目标是：将词语映射为稠密的、可学习的实数向量，捕捉它们之间的语义相似性。同样使用最大似然训练，但 CBOW 的输入是多个上下文词向量的平均，输出是一个中心词。
动手学深度学习（十二、自然语言处理进阶知识）
jiangchao98的博客
04-22 1312
动手学深度学习（十二、自然语言处理进阶知识） 在大规模语料上预训练的词向量常常可以应用于下游自然语言处理任务中。 可以应用预训练的词向量求近义词和类比词。 word2vec词嵌入模型，通过词向量的余弦相似度搜索近义词。实际中，在大规模语料上预训练的词向量常常可以应用到下游自然语言处理任务中。本节将演示如何用这些预训练的词向量来求近义词和类比词。我们还将在后面两节中继续应用预训练的词向量。 一、使用预训练的词向量 基于PyTorch的关于自然语言处理的常用包有官方的torchtext以及第三方的pyt
动手学深度学习-自然语言处理-预训练
hehehehejiejie的博客
12-15 699
动手学习深度学习-自然语言处理预训练部分的常见问题
自然语言处理动手学Bert文本分类
07-21
自然语言处理动手学Bert文本分类，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。
李沐动手学深度学习-学习笔记
03-15
李沐动手学深度学习-学习笔记 深度学习是人工智能领域的热门研究方向，近年来随着计算能力的提升和大数据的普及，深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了突破性进展。李沐作为深度学习...
动手学深度学习Pytorch版本学习笔记 Task4
01-06
机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 主要步骤：...
动手学深度学习 Task4 笔记
01-06
机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 数据预处理...
《动手学深度学习》学习笔记
欢迎来到三水编程的博客
01-11 2401
本文首先介绍了深度学习的基础知识，包括线性回归、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络的基本原理，在其基础上讲解网络优化算法进一步优化网络和自定义网络实现自己的网络。然后介绍深度学习的应用，具体包括单发多框目标检测、语义分割、风格迁移、中英文翻译系统。最后总结我对本课程学习的心得体会和建议。
自然语言处理——BERT情感分类实战(一)之预处理
12-22
写在前面 网上已经有很多文章对BERT的原理讲得很清楚了，今天我将以实战的方式（假装大家都懂原理≧◔◡◔≦）一步步带大家操作最近比较流行的BERT模型。源代码是pytorch版本。由于篇幅比较长我将分几个部分讲解。第一部分是数据的预处理。这一部分比较简单，但也很重要！ 数据的预处理 对文本处理大致分为六个步骤，如图： 【注】本实验平台为Colab 预处理前需要导入的包： !pip install transformers #注：此为使用Colab安装方法 import torch from transformers import BertModel, BertTokenizer 预训练模
学习笔记（1):自然语言处理动手学Bert文本分类-动手学中文文本分类开篇
爱家人、爱生活、更爱AI
06-19 798
Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一，文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一，Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一，三者结合在一起将会产生什么样的花火，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。...
AIGC时代动手学自然语言处理的不二之作
herosunly的博客
04-22 1万+
本文主要介绍了AIGC时代大模型入门经典书籍，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 书籍推荐：《动手学自然语言处理》 2.1 书籍简介 2.2 本书作者 2.3 玩转NLP要走好这三步 2.4 特色介绍 3. 粉丝福利 4. 自主购买
动手学自然语言处理：解读大模型背后的核心技术
热门推荐
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.csdn.net/topics/614347534
06-20 8万+
自从 ChatGPT 横空出世以来，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 研究领域就出现了一种消极的声音，认为大模型技术导致 NLP “死了”。在某乎上就有一条热门问答，大家热烈地讨论了这个问题。有人认为 NLP 的市场肯定有，但 NLP 的研究会遇到麻烦，因为大模型的训练建立在海量数据与超高算力之上，普通研究者难以获取这样的资源，只能做些应用研究；也有人认为大模型为 NLP 打开了一片新天地，NLP 的研究整体上会再上一个新台阶。
自然语言处理中的文本分类
qq_43350003的博客
04-05 819
先来一段前戏 机器学习的过程是训练模型和使用模型的过程，训练就是基于已知数据做统计学习，使用就是用统计学习好的模型来计算未知的数据。 机器学习分为有监督学习和无监督学习，文本分类也分为有监督的分类和无监督的分类。有监督就是训练的样本数据有了确定的判断，基于这些已有的判断来断定新的数据，无监督就是训练的样本数据没有什么判断，完全自发的生成结论。 无论监督学习还是无监督学习，都是通过某种算法来实现，而...
【学习笔记】自然语言处理实践（新闻文本分类）- 基于深度学习的文本分类Bert
ytwanzi的博客
08-04 474
Datawhale零基础入门NLP赛事-Task6TransformerBert模型基于Bert的文本分类 本笔记是参加Datawhale零基础入门NLP赛事的学习笔记。 Transformer Transformer是在"Attention is All You Need"中提出的，模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器），模型的解码部分是由相同数量的解码器的堆叠。 Bert模型 BERT模型结构如下图所示，它是一个基于Transformer的多层Encoder，通过执行一系列预训练，
【动手学深度学习-Pytorch版】BERT预测系列——BERTModel
qq_43858783的博客
10-12 1379
【代码】【动手学深度学习-Pytorch版】BERT预测系列——BERTModel。
《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型的使用 使用bert 进行文本分类
shiter编写程序的艺术
06-20 1070
文章大纲参考文献 参考文献 ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS albert_zh
深度学习驱动的自然语言处理入门指南
“Deep Learning for Natural Language Processing.pdf”是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域应用的电子书，由Palash Goyal、Sumit Pandey和Karan Jain合著。这本书通过Python编程语言介绍了创建神经网络的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值