PyTorch NLP 是一个用于自然语言处理（NLP）的库，它是 PyTorch 生态系统的一部分。这个库提供了许多用于处理文本数据的工具和模型，可以帮助研究人员和开发者更容易地构建和训练 NLP 模型。

安装

首先，您需要安装 PyTorch 和 PyTorch NLP。您可以通过以下命令进行安装：

pip install torch torchvision
pip install torchtext

快速开始

文本预处理

PyTorch NLP 提供了多种文本预处理工具，例如分词、编码和转换。

from torchtext.data.utils import get_tokenizer

tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
text = "This is an example sentence."
tokens = tokenizer(text)
print(tokens)

词嵌入

PyTorch NLP 提供了多种预训练的词嵌入模型，如 Word2Vec、GloVe 和 FastText。

from torchtext.vocab import GloVe

vocab = GloVe(name='6B', dim=100)
word embedding = vocab['king']
print(word_embedding)

模型

PyTorch NLP 提供了多种预训练的 NLP 模型，例如 BERT、GPT 和 RoBERTa。

from transformers import BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

资源

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