《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》系列讲解 - 总目录

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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！

1. 引言：Pytorch在自然语言处理中的应用
2. Python基础
   • Python入门：语法基础、面向对象编程和常用库介绍
   • PyTorch基础
3. 自然语言处理介绍与文本处理
   • 自然语言处理概述：应用、历史和未来
   • 深入理解NTLK库基本使用方法
   • 深入理解Spacy库基本使用方法
   • 自然语言处理入门
4. 词向量表示
   • 词向量的定义与意义
   • 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
   • 递归神经网络在NLP中的应用
   • 长短时记忆网络(LSTM)
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