PyTorch 自然語言處理入門與實戰

運用PyTorch 探索自然語言處理與機器學習！

這是一本兼顧理論基礎和工程實踐的入門級教程，基於 PyTorch，揭示自然語言處理的原理，描繪經典學術研究脈絡，通過實踐與項目展現技術與應用的細節，並提供可擴展閱讀的論文出處。

孙小文：毕业于北京邮电大学计算机学院（国家示范性软件学院），目前就职于微软（中国），研究领域包括自然语言处理、分布式存储和计算、搜索技术。

 

王薪宇：毕业于北京邮电大学计算机学院（国家示范性软件学院），曾在知名互联网公司工作，主要研究领域为自然语言处理。

 

杨谈：北京邮电大学计算机学院（国家示范性软件学院）副教授，作为主研人或项目负责人参与了多个国家项目和企业合作项目。

目　　錄

第 1篇 自然語言處理基礎篇

第 1章 自然語言處理概述 2

1.1 什麽是自然語言處理 2

1.1.1 定義 2

1.1.2 常用術語 3

1.1.3 自然語言處理的任務 3

1.1.4 自然語言處理的發展歷程 4

1.2 自然語言處理中的挑戰 5

1.2.1 歧義問題 5

1.2.2 語言的多樣性 6

1.2.3 未登錄詞 6

1.2.4 數據稀疏 6

1.3 自然語言處理中的常用技術 8

1.4 機器學習中的常見問題 10

1.4.1 Batch和Epoch 10

1.4.2 Batch Size的選擇 11

1.4.3 數據集不平衡問題 11

1.4.4 預訓練模型與數據安全 12

1.4.5 通過開源代碼學習 12

1.5 小結 13

第 2章 Python自然語言處理基礎 14

2.1 搭建環境 14

2.1.1 選擇Python版本 14

2.1.2 安裝Python 15

2.1.3 使用pip包管理工具和Python虛擬環境 17

2.1.4 使用集成開發環境 18

2.1.5 安裝Python自然語言處理常用的庫 21

2.2 用Python處理字符串 25

2.2.1 使用str類型 25

2.2.2 使用StringIO類 29

2.3 用Python處理語料 29

2.3.1 從文件讀取語料 29

2.3.2 去重 31

2.3.3 停用詞 31

2.3.4 編輯距離 31

2.3.5 文本規範化 32

2.3.6 分詞 34

2.3.7 詞頻-逆文本頻率 35

2.3.8 One-Hot 編碼 35

2.4 Python的一些特性 36

2.4.1 動態的解釋型語言 36

2.4.2 跨平臺 37

2.4.3 性能問題 37

2.4.4 並行和並發 37

2.5 在Python中調用其他語言 38

2.5.1 通過ctypes調用C/C++代碼 38

2.5.2 通過網絡接口調用其他語言 40

2.6 小結 41

第 2篇 PyTorch入門篇

第3章 PyTorch介紹 44

3.1 概述 44

3.2 與其他框架的比較 45

3.2.1 TensorFlow 45

3.2.2 PaddlePaddle 45

3.2.3 CNTK 46

3.3 PyTorch環境配置 46

3.3.1 通過pip安裝 46

3.3.2 配置GPU環境 47

3.3.3 其他安裝方法 48

3.3.4 在PyTorch中查看GPU是否可用 49

3.4 Transformers簡介及安裝 49

3.5 Apex簡介及安裝 50

3.6 小結 50

第4章 PyTorch基本使用方法 51

4.1 張量的使用 51

4.1.1 創建張量 51

4.1.2 張量的變換 53

4.1.3 張量的索引 59

4.1.4 張量的運算 59

4.2 使用torch.nn 60

4.3 激活函數 63

4.3.1 Sigmoid函數 63

4.3.2 Tanh函數 64

4.3.3 ReLU函數 64

4.3.4 Softmax函數 65

4.3.5 Softmin函數 65

4.3.6 LogSoftmax函數 66

4.4 損失函數 66

4.4.1 0-1損失函數 66

4.4.2 平方損失函數 66

4.4.3 絕對值損失函數 68

4.4.4 對數損失函數 68

4.5 優化器 69

4.5.1 SGD優化器 69

4.5.2 Adam優化器 70

4.5.3 AdamW優化器 70

4.6 數據加載 70

4.6.1 Dataset 70

4.6.2 DataLoader 71

4.7 使用PyTorch實現邏輯回歸 73

4.7.1 生成隨機數據 73

4.7.2 數據可視化 73

4.7.3 定義模型 74

4.7.4 訓練模型 75

4.8 TorchText 76

4.8.1 安裝TorchText 76

4.8.2 Data類 76

4.8.3 Datasets類 78

4.8.4 Vocab 79

4.8.5 utils 80

4.9 使用TensorBoard 81

4.9.1 安裝和啟動TensorBoard 81

4.9.2 在PyTorch中使用TensorBoard 81

4.10 小結 81

第5章 熱身：使用字符級RNN分類帖子 82

5.1 數據與目標 82

5.1.1 數據 82

5.1.2 目標 84

5.2 輸入與輸出 84

5.2.1 統計數據集中出現的字符數量 85

5.2.2 使用One-Hot編碼表示標題數據 85

5.2.3 使用詞嵌入表示標題數據 85

5.2.4 輸出 86

5.3 字符級RNN 87

5.3.1 定義模型 87

5.3.2 運行模型 87

5.4 數據預處理 89

5.4.1 合並數據並添加標簽 90

5.4.2 劃分訓練集和數據集 90

5.5 訓練與評估 90

5.5.1 訓練 91

5.5.2 評估 91

5.5.3 訓練模型 91

5.6 保存和加載模型 93

5.6.1 僅保存模型參數 93

5.6.2 保存模型與參數 93

5.6.3 保存詞表 94

5.7 開發應用 94

5.7.1 給出任意標題的建議分類 94

5.7.2 獲取用戶輸入並返回結果 95

5.7.3 開發Web API和Web界面 96

5.8 小結 97

第3篇 用PyTorch完成自然語言處理任務篇

第6章 分詞問題 100

6.1 中文分詞 100

6.1.1 中文的語言結構 100

6.1.2 未收錄詞 101

6.1.3 歧義 101

6.2 分詞原理 101

6.2.1 基於詞典匹配的分詞 101

6.2.2 基於概率進行分詞 102

6.2.3 基於機器學習的分詞 105

6.3 使用第三方工具分詞 106

6.3.1 S-MSRSeg 106

6.3.2 ICTCLAS 107

6.3.3 結巴分詞 107

6.3.4 pkuseg 107

6.4 實踐 109

6.4.1 對標題分詞 109

6.4.2 統計詞語數量與模型訓練 109

6.4.3 處理用戶輸入 110

6.5 小結 110

第7章 RNN 111

7.1 RNN的原理 111

7.1.1 原始RNN 111

7.1.2 LSTM 113

7.1.3 GRU 114

7.2 PyTorch中的RNN 115

7.2.1 使用RNN 115

7.2.2 使用LSTM和GRU 116

7.2.3 雙向RNN和多層RNN 117

7.3 RNN可以完成的任務 117

7.3.1 輸入不定長，輸出與輸入長度相同 117

7.3.2 輸入不定長，輸出定長 118

7.3.3 輸入定長，輸出不定長 118

7.4 實踐：使用PyTorch自帶的RNN完成帖子分類 118

7.4.1 載入數據 118

7.4.2 定義模型 119

7.4.3 訓練模型 119

7.5 小結 121

第8章 詞嵌入 122

8.1 概述 122

8.1.1 詞表示 122

8.1.2 PyTorch中的詞嵌入 124

8.2 Word2vec 124

8.2.1 Word2vec簡介 124

8.2.2 CBOW 125

8.2.3 SG 126

8.2.4 在PyTorch中使用Word2vec 126

8.3 GloVe 127

8.3.1 GloVe的原理 127

8.3.2 在PyTorch中使用GloVe預訓練詞向量 127

8.4 實踐：使用預訓練詞向量完成帖子標題分類 128

8.4.1 獲取預訓練詞向量 128

8.4.2 加載詞向量 128

8.4.3 方法一：直接使用預訓練詞向量 129

8.4.4 方法二：在Embedding層中載入預訓練詞向量 130

8.5 小結 131

第9章 Seq2seq 132

9.1 概述 132

9.1.1 背景 132

9.1.2 模型結構 133

9.1.3 訓練技巧 134

9.1.4 預測技巧 134

9.2 使用PyTorch實現Seq2seq 134

9.2.1 編碼器 134

9.2.2 解碼器 135

9.2.3 Seq2seq 136

9.2.4 Teacher Forcing 137

9.2.5 Beam Search 138

9.3 實踐：使用Seq2seq完成機器翻譯任務 138

9.3.1 數據集 138

9.3.2 數據預處理 139

9.3.3 構建訓練集和測試集 141

9.3.4 定義模型 143

9.3.5 初始化模型 145

9.3.6 定義優化器和損失函數 146

9.3.7 訓練函數和評估函數 146

9.3.8 訓練模型 147

9.3.9 測試模型 148

9.4 小結 149

第 10章 註意力機制 150

10.1 註意力機制的起源 150

10.1.1 在電腦視覺中的應用 150

10.1.2 在自然語言處理中的應用 151

10.2 使用註意力機制的視覺循環模型 151

10.2.1 背景 151

10.2.2 實現方法 152

10.3 Seq2seq中的註意力機制 152

10.3.1 背景 152

10.3.2 實現方法 153

10.3.3 工作原理 154

10.4 自註意力機制 155

10.4.1 背景 155

10.4.2 自註意力機制相關的工作 156

10.4.3 實現方法與應用 156

10.5 其他註意力機制 156

10.6 小結 157

第 11章 Transformer 158

11.1 Transformer的背景 158

11.1.1 概述 158

11.1.2 主要技術 159

11.1.3 優勢和缺點 159

11.2 基於捲積網絡的Seq2seq 159

11.3 Transformer的結構 159

11.3.1 概述 160

11.3.2 Transformer中的自註意力機制 160

11.3.3 Multi-head Attention 161

11.3.4 使用Positional Encoding 162

11.4 Transformer的改進 164

11.5 小結 164

第 12章 預訓練語言模型 165

12.1 概述 165

12.1.1 為什麽需要預訓練 165

12.1.2 預訓練模型的工作方式 166

12.1.3 自然語言處理預訓練的發展 166

12.2 ELMo 167

12.2.1 特點 167

12.2.2 模型結構 167

12.2.3 預訓練過程 168

12.3 GPT 168

12.3.1 特點 168

12.3.2 模型結構 168

12.3.3 下游任務 169

12.3.4 預訓練過程 169

12.3.5 GPT-2和GPT-3 169

12.4 BERT 170

12.4.1 背景 171

12.4.2 模型結構 171

12.4.3 預訓練 171

12.4.4 RoBERTa和ALBERT 171

12.5 Hugging Face Transformers 171

12.5.1 概述 172

12.5.2 使用Transformers 172

12.5.3 下載預訓練模型 173

12.5.4 Tokenizer 173

12.5.5 BERT的參數 175

12.5.6 BERT的使用 176

12.5.7 GPT-2的參數 180

12.5.8 常見錯誤及其解決方法 181

12.6 其他開源中文預訓練模型 181

12.6.1 TAL-EduBERT 181

12.6.2 Albert 182

12.7 實踐：使用Hugging Face Transformers中的BERT做帖子標題分類 182

12.7.1 讀取數據 182

12.7.2 導入包和設置參數 183

12.7.3 定義Dataset和DataLoader 183

12.7.4 定義評估函數 184

12.7.5 定義模型 185

12.7.6 訓練模型 185

12.8 小結 186

第4篇 實戰篇

第 13章 項目：中文地址解析 188

13.1 數據集 188

13.1.1 實驗目標與數據集介紹 188

13.1.2 載入數據集 190

13.2 詞向量 195

13.2.1 查看詞向量文件 195

13.2.2 載入詞向量 196

13.3 BERT 196

13.3.1 導入包和配置 196

13.3.2 Dataset和DataLoader 198

13.3.3 定義模型 199

13.3.4 訓練模型 200

13.3.5 獲取預測結果 202

13.4 HTML5演示程序開發 203

13.4.1 項目結構 203

13.4.2 HTML5界面 204

13.4.3 創建前端事件 206

13.4.4 服務器邏輯 207

13.5 小結 211

第 14章 項目：詩句補充 212

14.1 瞭解chinese-poetry數據集 212

14.1.1 下載chinese-poetry數據集 212

14.1.2 探索chinese-poetry數據集 213

14.2 準備訓練數據 214

14.2.1 選擇數據源 214

14.2.2 載入內存 214

14.2.3 切分句子 215

14.2.4 統計字頻 218

14.2.5 刪除低頻字所在詩句 220

14.2.6 詞到ID的轉換 221

14.3 實現基本的LSTM 222

14.3.1 把處理好的數據和詞表存入文件 222

14.3.2 切分訓練集和測試集 224

14.3.3 Dataset 224

14.3.4 DataLoader 225

14.3.5 創建Dataset和DataLoader對象 226

14.3.6 定義模型 226

14.3.7 測試模型 228

14.3.8 訓練模型 228

14.4 根據句子長度分組 229

14.4.1 按照句子長度分割數據集 229

14.4.2 不用考慮填充的DataLoader 230

14.4.3 創建多個DataLoader對象 230

14.4.4 處理等長句子的LSTM 231

14.4.5 評估模型效果 231

14.4.6 訓練模型 232

14.5 使用預訓練詞向量初始化Embedding層 235

14.5.1 根據詞向量調整字表 235

14.5.2 載入預訓練權重 240

14.5.3 訓練模型 240

14.6 使用Transformer完成詩句生成 244

14.6.1 位置編碼 245

14.6.2 使用Transformer 245

14.6.3 訓練和評估 246

14.7 使用GPT-2完成對詩模型 247

14.7.1 預訓練模型 248

14.7.2 評估模型 249

14.7.3 Fine-tuning 252

14.8 開發HTML5演示程序 257

14.8.1 目錄結構 257

14.8.2 HTML5界面 257

14.8.3 創建前端事件 259

14.8.4 服務器邏輯 260

14.8.5 檢驗結果 263

14.9 小結 264

參考文獻 265