🧠 PyTorch NLP 实践教程

欢迎来到 PyTorch NLP 实践指南！本教程将带你了解如何使用 PyTorch 框架进行自然语言处理（NLP）任务。📌

📌 1. 文本预處理基礎

• 分詞：使用 torchtext 或 spaCy 将文本拆分为单词或子词单元
• 詞嵌入：通过 nn.Embedding 创建词向量空间
• 數據集載入：示例使用 IMDb 电影评论数据集

  from torchtext import datasets, vocab, Field
  TEXT = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en')
  LABEL = Field(sequential=False)
  train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(text_field=TEXT, label_field=LABEL)
  

  

📌 2. 神經网络模型搭建

• RNN 模型：实现情感分析的序列模型

  class RNNModel(nn.Module):
      def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
          super().__init__()
          self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
          self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim)
          self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 1)
  

  

📌 3. 模型訓練與評估

• 使用 torch.nn.CrossEntropyLoss 進行損失計算
• 通过 torch.optim.Adam 优化参数
• 模型评估指标：准确率、F1 分数等

📌 4. 實戰案例

• 文本分類：情感分析
• 序列標註：命名實體識別
• 生成模型：文本生成与对话系统

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