《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》系列讲解 - 总目录

作者： 安静到无声

作者简介：人工智能和硬件设计博士生、CSDN与阿里云开发者博客专家，多项比赛获奖者，发表SCI论文多篇。

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欢迎大家来到安静到无声的《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》，开始前博主先列出基于pytorch的自然语言处理入门与实践的学习大纲，同时这也可以作为大家学习的参考。下面蓝字都是传送门，点击进入即可。喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持！

0. 《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》系列讲解 - 总目录

1. 第一章 序言：Pytorch在自然语言处理中的应用

2. Python基础

   • 第二章（1）：Python入门：语法基础、面向对象编程和常用库介绍
   • 第二章（2）：从零开始掌握PyTorch基础知识，打造NLP学习利器

3. 自然语言处理介绍与文本处理

   • 第三章（1）：自然语言处理概述：应用、历史和未来
   • 第三章（2）：深入理解NTLK库基本使用方法
   • 第三章（3）：深入理解Spacy库基本使用方法
   • 第三章（4）：自然语言处理入门

4. 词向量表示

   • 第四章（1）：词向量定义与意义
   • word2vec词向量

5. 词嵌入进阶

   • GloVe模型
   • fastText模型

6. 文本分类

   • 文本分类任务介绍
   • 传统机器学习方法在文本分类中的应用

7. 深度神经网络介绍

   • 深度神经网络的基本结构与训练方法
   • 深度学习在NLP中的应用

8. 卷积神经网络在文本处理中的应用

   • 卷积神经网络从视觉到NLP的变形
   • 1维卷积神经网络在文本分类任务中的应用

9. 递归神经网络

   • 第九章（1）：循环神经网络与pytorch示例（RNN实现股价预测）
   • 第九章（2）：长短期记忆网络（Long short-term memory, LSTM）与pytorch示例（简单字符级语言模型训练器）

10. 双向循环神经网络

    • 双向循环神经网络(BiRNN)
    • 循环神经网络在文本生成中的应用

11. Transformer模型介绍

    • Transformer变形
    • Transformer在NLP中的应用

12. 机器翻译

    • 机器翻译的定义
    • 机器翻译中的Transformer模型的应用

13. 文本生成与自动化文本摘要

    • 文本生成任务简介
    • 自动化生成文本摘要

14. 应用实例：情感分析

    • 情感分析的定义
    • 卷积神经网络和递归神经网络在情感分析中的应用

15. 总结

    • 自然语言处理的回顾
    • 自然语言处理的发展趋势