torchtext语料库 词与 下标互转使用教程

最新推荐文章于 2021-08-31 11:01:02 发布
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该博客主要提供torchtext语料库词与下标互转的教程，帮助开发者掌握在torchtext语料库中实现词和下标相互转换的方法，属于信息技术领域中自然语言处理相关内容。
Torchtext 处理定制的语料库
qq_34163593的博客
04-04 325
from torchtext import data from torchtext.datasets import SequenceTaggingDataset class parse_corpus(SequenceTaggingDataset): ''' 语料库存放在../dataset/POS/rmrb/ 中，格式为 上海 NR 浦东 NR 开发 NN 与 CC 法制 NN 建设 NN 同步 VV 其中 word和tag 中间不是空格，是制表符，但不是TAB，有待后期继续学习。
Torchtext学习笔记
alzy133的博客
03-29 1539
Torchtext是pytorch处理文本的一个工具包，在学习pytorch的过程中遇到，就顺便学习一下，也相应的做一下记录。 我们在进行NLP任务时，对数据预处理一般分为： 读入数据 将数据one-hot one-hot to embedding 用迭代器读入（一次性读入容易导致超出内存的问题） 而Torchtext工作逻辑和平时处理数据是非常相似的，基本上可以完成这一系列工作。 从torc...
torchtext使用教程
lijiaqi0612的博客
07-10 5434
将一个纯文本数据(比如一个 txt 文本)， 变成一个模型可接受的数据（比如一个 embedding 序列），就用到了torchtext。 API一览 torchtext.data torchtext.data.Example : 用来表示一个样本，数据+标签 torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关 torchtext.data.Datasets: 数...
Pyorch之numpy与torch之间相互转换
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qq_37385726的博客
08-15 8万+
目录 代码 输出 numpy中的ndarray转化成pytorch中的tensor : torch.from_numpy() pytorch中的tensor转化成numpy中的ndarray : numpy() 代码 import numpy as np import torch np_arr = np.array([1,2,3,4]) tor_arr=torch.from_n...
Torchtext使用教程
NLP Tutorial
06-19 2万+
1. 下载数据： kaggle：Movie Review Sentiment Analysis (Kernels Only) train.tsv contains the phrases and their associated sentiment labels. We have additionally provided a SentenceId so that you can track wh...
词嵌入下标越界问题
wslhynn277的博客
10-28 1281
我们在创建字典时，字典(word2id)通常的格式都是{word:value}，我们自己构造的字典或是torchtext这样的库构建的字典中，整个字典会按照value的顺序来排列，比如说为“小红 是 摸鱼郎”这个句子创建字典，那么情况是： [0] 小红 [1] 是 [2] 摸鱼郎 而当我们词嵌入的时候，会创建一个[vocab_size,embedding_dim]的矩阵，其中vocab_size...
伯禹 动手学深度学习 打卡19之词嵌入与文本分类
qq_43156233的博客
02-25 465
词嵌入进阶 载入预训练的 GloVe 向量 GloVe 官方 提供了多种规格的预训练词向量，语料库分别采用了维基百科、CommonCrawl和推特等，语料库中词语总数也涵盖了从60亿到8,400亿的不同规模，同时还提供了多种词向量维度供下游模型使用。 torchtext.vocab 中已经支持了 GloVe, FastText, CharNGram 等常用的预训练词向量，我们可以通过声明 to...
pytorch-词嵌入基础
weixin_42479155的博客
02-23 571
词嵌入基础 我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用 one-hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如我们常常使用的余弦相似度。 Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题，它将每个词表示成一个定长的向量，并通过在语料库上的预训练使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类...
词嵌入word2vec、w2v进阶、文本处理
zyuPp的博客
02-25 2668
词嵌入word2vec word2vec 在学习w2v之前，我们都是使用one-hot向量表示单词，one-hot构造起来非常容易，但是其实有个缺点，就是无法准确表达不同词语之间的相似度，而w2v的提出，就是为了解决这个问题。 word2vec的定义是将每个单词表示成一个定长的向量，通过在语料库上的预训练使得向量能够较好地表达出不同词语之间的相似和类比关系，以引入一定的语义信息. 常用的两种w2v...
动手学深度学习之词嵌入基础及进阶
water19111213的博客
02-25 855
参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/lesson/vPFktupNxTK8CzV789PCeV 感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供的免费学习机会！！ 总的学习感受：伯禹的课程做的很好，课程非常系统，每个较高级别的课程都会有需要掌握的前...
Torchtext 库简单文本预处理
sinat_24330297的博客
03-27 878
Torchtext 库简单文本预处理TorchText 的数据预处理流程常规步骤： TorchText 的数据预处理流程 TorchText 的数据预处理流程为： 定义样本的处理操作。—> torchtext.data.Field 加载 corpus （都是 string）—> torchtext.data.Datasets 在Datasets 中，torchtext 将 corpus...
torchtext处理文本数据——将文本变为embedding（学习三）
呆萌的代Ma
08-31 1360
这篇博客是在之前的基础上构建完整的将 文本-> 下标->embedding 之前的完整代码 from torchtext import data import torch def split_tokenize(x): # 传入的x就是一个格子的文本 return x.split(' ') # 按空格切分 def country_tokenize(x): # 这是专门处理国家字段，不分词直接返回结果 return x # 比如传入United Kingdom，我们不
pytorch学习笔记（十九）：torchtext
Keith
02-11 5万+
文章部分翻译自 http://anie.me/On-Torchtext/ API一览 torchtext.data torchtext.data.Example : 用来表示一个样本，数据+标签 torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关 torchtext.data.Datasets: 数据集类，__getitem__ 返回 Example实例 torchtext...
Torchtext 使用方法
huanxingchen1的博客
07-07 3405
Torchtext 使用方法 1. Torchtext 介绍 众所周知，Pytorch是现今非常流形的深度学习框架。而Torchtext是一个非官方的、为Pytorch提供文本数据处理的库。在自然语言处理尤其是RNN、LSTM等模型的应用方面具有重要意义。虽然torchtext主要是为Pytorch提供服务的，但是也可以用于其他框架比如Tensorflow、Keras等。 本文主要内容有： 获取文本数据 使用torchtext建立语料库 使用torchtext建立索引库（word2index; index
使用torchtext将文本转为ID表示
AndyViky的博客
12-01 808
使用torchtext将文本转为ID表示 此文详细介绍了如何使用torchtext加载文本数据并且转为由ID表示的数据。 torchtext 加载文本数据 def get_dataset(path, text_field, label_field): train, dev = data.TabularDataset.splits( # 支持 json, dict, c...
torchtext入门教程，轻松玩转文本数据处理
u014514939的博客
03-27 3789
用深度学习做nlp也有一段时间了，熟悉这块内容的同学都知道，实践算法的时候，写模型是个简单的事，最麻烦的是数据处理，数据处理不仅会浪费我们大部分时间，而且会消耗很大的计算资源，浪费人力物力。今年开始接触pytorch，简洁的API，动态图，更加灵活的编写模式，诸多优点不用多说。最近尝试使用torchtext工具，这里想先说明的是，torchtext并不是pytorch所独有的，使用其它深度学习框架...
多功能仿真软件Multisim中MC1496信号乘法混合电路仿真资源
最新发布
11-27
本资源包含了一个使用Multisim仿真软件实现的MC1496信号乘法混合电路的工程文件。此电路是根据网络上的电路图自主绘制的，旨在帮助电子爱好者、工程师及学生更好地理解和学习信号乘法混合电路的原理及其在实际应用中的表现。 文件描述 文件名：multisim仿真MC1496实现的信号乘法混合.rar 内容：Multisim仿真工程文件，包含电路图和相关仿真设置。 注意事项 本资源为仿真文件，运行前请确保已安装Multisim仿真软件。 电路图仅供参考，如有任何疑问或需要帮助，请根据个人学习途径寻求解答。 本资源中所包含的电路图是根据网上资料自主绘制，如有不准确之处，请以实际应用为准。 使用说明 解压下载的文件至指定文件夹。 打开Multisim软件，选择“打开工程”功能，找到并打开解压后的工程文件。 根据个人需求进行仿真实验或修改电路参数。
基于PyQt5的Python图书管理系统开发实践
11-27
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境，结合PyQt5图形界面开发库，设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求，通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式，包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项，通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面，设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体，各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统： 1. 图书编目管理：支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录，提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控：实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标，设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理：建立完整的读者信用评价体系，记录借阅历史与违规行为，实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理：涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程，支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成：按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置：提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面，界面设计遵循Material Design设计规范，采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定，运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障，关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景，通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性，采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计，为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
理工科研究生学习课程-最优化理论与方法
11-27
文档主要为最优化理论与方法学习过程中的笔记记录，包含各类题型，牛顿法，最速下降法，单纯形法，动态规划法，大M法等
网购评论语料库：包含积极与消极评论及中文停用词
在当前IT行业，特别是数据科学和机器学习领域，语料库的构建与应用是一个极为重要的知识点。该知识点涉及自然语言处理（NLP）以及文本挖掘的相关技术，使得计算机能够理解和处理人类的语言。 首先，我们来看文件...
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