《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》系列讲解 - 总目录

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作者: 安静到无声

作者简介:人工智能和硬件设计博士生、CSDN与阿里云开发者博客专家,多项比赛获奖者,发表SCI论文多篇。

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欢迎大家来到安静到无声的《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》,开始前博主先列出基于pytorch的自然语言处理入门与实践的学习大纲,同时这也可以作为大家学习的参考。下面蓝字都是传送门,点击进入即可。喜欢本专栏的小伙伴,请多多支持!

  1. 《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》系列讲解 - 总目录

  2. 第一章 序言:Pytorch在自然语言处理中的应用

  3. Python基础

    • 第二章(1):Python入门:语法基础、面向对象编程和常用库介绍
    • 第二章(2):从零开始掌握PyTorch基础知识,打造NLP学习利器
  4. 自然语言处理介绍与文本处理

    • 第三章(1):自然语言处理概述:应用、历史和未来
    • 第三章(2):深入理解NTLK库基本使用方法
    • 第三章(3):深入理解Spacy库基本使用方法
    • 第三章(4):自然语言处理入门
  5. 词向量表示

    • 第四章(1):词向量定义与意义
    • word2vec词向量
  6. 词嵌入进阶

    • GloVe模型
    • fastText模型
  7. 文本分类

    • 文本分类任务介绍
    • 传统机器学习方法在文本分类中的应用
  8. 深度神经网络介绍

    • 深度神经网络的基本结构与训练方法
    • 深度学习在NLP中的应用
  9. 卷积神经网络在文本处理中的应用

    • 卷积神经网络从视觉到NLP的变形
    • 1维卷积神经网络在文本分类任务中的应用
  10. 递归神经网络

    • 第九章(1):循环神经网络与pytorch示例(RNN实现股价预测)
    • 第九章(2):长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)与pytorch示例(简单字符级语言模型训练器)
  11. 双向循环神经网络

    • 双向循环神经网络(BiRNN)
    • 循环神经网络在文本生成中的应用
  12. Transformer模型介绍

    • Transformer变形
    • Transformer在NLP中的应用
  13. 机器翻译

    • 机器翻译的定义
    • 机器翻译中的Transformer模型的应用
  14. 文本生成与自动化文本摘要

    • 文本生成任务简介
    • 自动化生成文本摘要
  15. 应用实例:情感分析

    • 情感分析的定义
    • 卷积神经网络和递归神经网络在情感分析中的应用
  16. 总结

    • 自然语言处理的回顾
    • 自然语言处理的发展趋势

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