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
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