【源码】基于Python和PyTorch的NLP入门练习项目

项目简介

本项目是自然语言处理（NLP）的入门练习，借助Python编程语言和PyTorch框架实现，涵盖文本分类、命名实体识别、文本匹配和语言模型等任务。旨在帮助初学者理解自然语言处理基本概念与技巧，提升编程和数据处理能力。

项目的主要特性和功能

1. 文本分类：实现基于logistic/softmax回归的文本分类，包含机器学习和深度学习模型用于情感分析；使用CNN和RNN进行文本分类，探索不同词嵌入初始化方法。
2. 命名实体识别：运用LSTM+CRF的序列标注模型识别文本中的实体类型，如人名、地名等，并使用precision、recall和F1等指标评估模型性能。
3. 文本匹配：基于注意力机制的文本匹配模型判断两个句子之间的关系，使用双向注意力机制和LSTM进行特征提取。
4. 语言模型：实现基于LSTM和GRU的字符级语言模型生成新文本内容，计算困惑度评估模型表现。

安装使用步骤

1. 安装Python环境：确保安装Python 3.x版本，安装NumPy、Pandas、PyTorch等必要库。
2. 获取数据集：根据项目需求，从指定路径下载和处理Rotten Tomatoes、SNLI、CONLL 2003等数据集。
3. 运行代码：按提供路径运行每个任务的代码，各任务包含特定数据处理和模型训练过程，如运行文本分类任务代码，观察不同特征、损失函数和学习率对分类性能的影响。
4. 查看结果：根据代码输出和图表结果，分析不同模型的表现和性能差异，如查看命名实体识别任务的评估结果，分析precision、recall和F1等指标。

注：此项目假设用户已下载项目源码文件，且具备一定Python编程基础和自然语言处理概念知识。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】