从零开始的自然语言处理 ¶

在这个三部分系列中，您将构建和训练一个基本的字符级循环神经网络（RNN）来对单词进行分类。

你将学习：

• 从零开始构建循环神经网络

• NLP 中必要的数据处理技巧

• 如何训练 RNN 以识别单词的语言来源。

在开始之前，我们建议您先查看以下内容：

• PyTorch 基础学习系列

• 如何安装 PyTorch

从零开始学习 NLP - 第 1 部分：使用字符级 RNN 进行命名实体分类

学习如何使用循环神经网络（RNN）将名字分类到它们的起源语言。

代码

https://maskerprc.github.io/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html

从零开始的自然语言处理（NLP）- 第二部分：使用字符级 RNN 生成名字

将我们在第一部分创建的 RNN 扩展到生成来自不同语言的名字。

代码

https://maskerprc.github.io/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html

从零开始的自然语言处理（NLP）- 第三部分：使用序列到序列网络和注意力机制进行翻译

创建一个可以将您的文本从法语翻译成英语的序列到序列模型。

代码

https://maskerprc.github.io/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html