本项目基于pytorch深度学习框架实现各NLP任务，不断完善中..zip资源-CSDN文库

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在本项目中，我们主要关注的是使用PyTorch这一深度学习框架来实现各种自然语言处理（NLP）任务。PyTorch是Facebook开源的一个强大的深度学习库，它以其易用性、灵活性和高效的动态计算图特性深受广大研究人员和开发者的喜爱。在NLP领域，PyTorch被广泛应用于构建复杂的神经网络模型，如词嵌入、序列标注、机器翻译、文本分类、情感分析等。 1. **词嵌入（Word Embedding）**：这是NLP中的基础概念，将词汇转换为连续向量表示，使得语义相似的单词在向量空间中距离接近。PyTorch中可以使用`torch.nn.Embedding`模块创建词嵌入层，结合预训练的GloVe或Word2Vec模型，或者在训练过程中自定义训练。 2. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：RNNs擅长处理序列数据，如句子或段落。在PyTorch中，`torch.nn.RNN`和`torch.nn.LSTM`（长短时记忆网络）是常用的RNN实现，它们能捕捉上下文信息并进行时间序列的建模。 3. **门控循环单元（Gated Recurrent Units, GRUs）**：GRUs是LSTM的一种简化版本，具有较少的参数，但在某些任务上表现相当。PyTorch的`torch.nn.GRU`模块可实现GRU。 4. **注意力机制（Attention Mechanisms）**：在处理长序列时，注意力机制允许模型聚焦于输入序列的特定部分，提高模型性能。在PyTorch中，可以自定义注意力层或使用transformers库（如Hugging Face的transformers）中的实现。 5. **Transformer模型**：Transformer模型由 Vaswani等人在2017年提出，其基于自注意力（self-attention）机制，无需顺序处理即可并行化计算，大大提高了效率。`transformers`库提供了多种预训练的Transformer模型，如BERT、GPT等，可以方便地用于下游任务的finetuning。 6. **序列标注（Sequence Labeling）**：包括命名实体识别（NER）、词性标注等任务，可以通过CRF（条件随机场）层或直接使用最大熵模型（MaxEnt）进行预测。PyTorch中的`torchcrf`库提供了CRF实现。 7. **文本分类（Text Classification）**：使用CNN（卷积神经网络）或RNN处理文本，通过全局池化和全连接层进行分类。PyTorch的`torchtext`库提供了一些预处理工具，帮助处理文本数据。 8. **生成任务（Generation Tasks）**：如机器翻译和文本生成，通常会使用seq2seq模型，包含编码器和解码器。在PyTorch中，可以利用`torch.nn.TransformerDecoder`等组件构建这类模型。 9. **损失函数（Loss Functions）**：不同的NLP任务可能需要不同的损失函数，如交叉熵损失（Cross Entropy Loss）用于分类，MSE（均方误差）或MAE（平均绝对误差）用于回归，以及CTC（Connectionist Temporal Classification）损失用于序列对齐问题。 10. **优化器（Optimizers）**：PyTorch提供了多种优化器，如SGD（随机梯度下降）、Adam（自适应矩估计）等，用于更新模型参数。 11. **模型评估（Model Evaluation）**：准确率、精确率、召回率、F1分数等是常见的评估指标，可以使用`sklearn.metrics`库计算。 12. **模型保存与加载（Model Saving and Loading）**：使用`torch.save()`和`torch.load()`可以保存和恢复模型状态，确保实验结果的可复现性。本项目显然涵盖了以上多个方面，随着不断更新和完善，开发者将能够利用PyTorch的这些功能解决更广泛的NLP问题，同时也提供了一个学习和实践深度学习应用于NLP的好平台。通过阅读源代码和理解不同模块的功能，可以深入理解NLP任务的解决方案及其在PyTorch中的实现细节。

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收起资源包目录

本项目基于pytorch深度学习框架实现各NLP任务，不断完善中..zip （26个子文件）

content

application

text_classi_app.py 3KB

process_data

re_process.py 15KB

text_classification_process.py 6KB

ner_process.py 10KB

layers

utensil.py 536B

data

ResumeNER

dev_1000_filter.txt 144KB

train_20_filter.txt 7KB

data_trans.py 5KB

yidu-s4k

train_10.txt 33KB

dev_100.txt 238KB

LICENSE 1KB

task

ner.py 14KB

re_extract.py 14KB

text_classification.py 13KB

model

bert_softmax.py 2KB

pa_lstm_crf.py 6KB

bert_bilstm_crf.py 3KB

bilstm_crf.py 3KB

base_model.py 881B

bert_crf.py 2KB

requirements.txt 122B

.gitignore 38B

README.md 4KB

evaluation

evaluation.py 2KB

ner_evaluation.py 18KB

re_evaluation.py 6KB

# 1 说明本项目基于pytorch深度学习框架实现各NLP任务，不断完善中. # 2 目录 ```. ├── data 存放项目数据的目录 │ ├── ResumeNER 简历实体识别数据 │ │ ├── dev_1000_filter.txt 1000验证集 │ │ ├── train_20_filter.txt 20训练集 │ └── yidu-s4k 依渡云实体识别数据 │ ├── dev_100.txt 100验证集 │ ├── train_10.txt 10训练集 ├── evaluation 评价函数 │ ├── f1_evaluation.py 实体识别评价文件 ├── layers 模型的层 │ └── utensil.py mask函数 ├── LICENSE 证书 ├── model 各个模型,如bert_bilstm_crf ├── pretrained_model_file 预训练模型路径 │ └── bert Bert的预训模型 ├── process_data 数据的预处理函数 ├── README.md ├── requirements.txt └── task 各个任务的启动文件 ``` # 3 环境配置 - Linux(建议在Linux下使用,Windows 10目前已经兼容) - python3.7 - 使用Bert模型：下载Bert预训练模型解压到pretrained_model_file/bert下(可新建此目录)，预训练模型下载:链接：https://pan.baidu.com/s/1KauLJeiJUErWu4YdYEuKiA ,提取码：18z2 - 使用word2vec模型：下载模型https://disk.pku.edu.cn:443/link/DB6CB39A363911F14D28B949604D16C5 有效期限：2021-01-04 23:59 ，放到到pretrained_model_file/word2vec下(可新建此目录) - 数据集放到data目录下 - ```pip install -r requirements.txt``` # 4 实体识别通过task文件夹下ner.py文件进行实体识别的训练和推理,目前已经实现bert bilstm crf、bert crf和word2vec_bilstm_crf模型. ## 4.1 数据格式（每个样本占一行，每行格式如下） ```{"text": "现任长春大学管理学院教授、长春高新技术产业(集团)股份有限公司董事会外部董事。", "entity_list": [{"entity_index": {"begin": 10, "end": 12}, "entity_type": "TITLE", "entity": "教授"}, {"entity_index": {"begin": 31, "end": 38}, "entity_type": "TITLE", "entity": "董事会外部董事"}]}``` ## 4.2 参数和使用 - -tr 训练集路径 - -de 验证集路径 - -te 测试集路径 - -mfp 模型保存路径 - -mn 模型名称 - -ms 模型结构,默认为bert_bilstm_crf,可选bert_crf、word2vec - -mp 预训练模型路径 - -ft 是否微调预训练模型,默认不进行微调 - -pos 预训练模型的输出维度 - -lhs 为Bilstm的输出单元//2（前向和后向concat） - -nl lstm的层数,默认为1 - -bid lstm是否双向 - -dr dropout_ratio - -bs batch size - -lr 学习率 - -sml 最大句子长度 - -e 训练迭代次数 **使用说明：** yes代表需要，no代表不需要，optional代表可选 |模型参数|tr|de|te|mfp|mn|ms|mp|ft|pos|lhs|nl|bid|dr|bs|lr|sml|e| |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| |bert_bilstm_crf(训练)|yes|yes|optional|yes|yes|optional|optional|optional|no|optional|optional|optional|optional|optional|optional|optional|optional| |bert_crf(训练)|yes|yes|optional|yes|yes|yes|optional|optional|pos|no|no|no|no|optional|optional|optional|optional| |w2v_bilstm_crf(训练)|yes|yes|optional|yes|yes|yes|yes|no|yes|no|no|no|no|optional|optional|optional|optional| |预测|no|no|yes|yes|yes|no|no|no|no|no|no|no|no|no|no|no|no| ``` # 训练（task目录下，使用Bert_Bilsmt_crf模型） python -u ner.py -tr ../data/yidu-s4k/train_10.txt -de ../data/yidu-s4k/dev_100.txt -mfp ../data/yidu-s4k/ -mn v1 -lhs 200 -bs 5 -lr 1e-5 -sml 512 -e 2000 # 训练（task目录下，使用w2v_Bilsmt_crf模型） python -u ner.py -tr ../data/yidu-s4k/train_10.txt -de ../data/yidu-s4k/dev_100.txt -mfp ../data/yidu-s4k/ -mn v1 -ms w2v_bilstm_crf -mp ../pretrained_model_file/word2vec/baike_26g_news_13g_novel_229g_chinese.wordvectors -pos 128 -lhs 200 -bs 5 -lr 1e-5 -sml 512 -e 2000 # 测试 python -u ner.py -te ../data/yidu-s4k/dev_100.txt -mfp ../data/yidu-s4k/ -mn v1 ```

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