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
PyTorch Logo