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學(xué)習(xí)案例(利用pytorch實(shí)現(xiàn)一些自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域常見的問(wèn)題)
1.1_Bow_text_classification.ipynb:訓(xùn)練一個(gè)詞袋子模型，去預(yù)測(cè)評(píng)論句子的情感分?jǐn)?shù)。
2.2_emdeddings.ipynb:對(duì)預(yù)訓(xùn)練好的詞向量，進(jìn)行詞或句子相似度計(jì)算，并畫出示意圖。
3.3_rnn_text_classification.ipynb:用RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建句子情感預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)評(píng)論句子的情感分?jǐn)?shù)。
4.4_character_text_generation.ipynb:訓(xùn)練一個(gè)字符級(jí)的RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，去生成文章。
5.5_seq2seq_attention_translation.ipynb:訓(xùn)練一個(gè)基于RNN的seq2seq的翻譯模型，英文<-->法語(yǔ)。
6.6_transformer_translation.ipynb:訓(xùn)練一個(gè)純自注意力機(jī)制的翻譯模型，英文<-->法語(yǔ)。
7.7_gpt2_finetuned_text_generation.ipynb:微調(diào)預(yù)訓(xùn)練好的GPT-2模型。