PyTorch NLP 文档

PyTorch NLP 是一个开源的自然语言处理库，提供了许多强大的工具和模型，用于构建和训练各种自然语言处理模型。

快速开始

以下是一些常用的 PyTorch NLP 功能：

词汇表 (Vocabulary): 用于将文本转换为模型可以理解的数字表示。
嵌入 (Embeddings): 将词汇转换为固定大小的向量。
模型 (Models): 提供了多种预训练模型，如 BERT、GPT 等。

词汇表

词汇表是将文本转换为数字表示的关键步骤。以下是一个简单的例子：

from torchtext.vocab import vocab

# 创建词汇表
vocab = vocab.Vocab(['the', 'quick', 'brown', 'fox'])

# 将文本转换为词汇索引
text = 'the quick brown fox'
indices = [vocab.w2i[word] for word in text.split()]

嵌入

嵌入是将词汇转换为向量表示的方法。以下是一个简单的例子：

from torchtext.vocab import GloVe

# 加载预训练的 GloVe 嵌入
glove = GloVe(name='6B', dim=100)

# 获取词汇的嵌入向量
embedding = glove['the']

模型

PyTorch NLP 提供了多种预训练模型，例如 BERT。以下是一个简单的例子：

from transformers import BertForSequenceClassification

# 加载预训练的 BERT 模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 输入文本
text = '我爱 PyTorch NLP'

# 预测
output = model(text)

更多信息

要了解更多关于 PyTorch NLP 的信息，请访问我们的官方文档。

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