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利用 PyTorch 举行自然语言处置惩罚（NLP）时，通常会联合其生态系统中的工具库（如
torchtext、transformers）和自定义模子。以下是创建一个简单 NLP
项目的步调和示例代码，涵盖数据预处置惩罚、模子构建和训练流程。
1. 安装依赖
确保已安装以下库：
- pip install torch torchtext spacy
- python -m spacy download en_core_web_sm # 英文分词模型
利用 torchtext 加载和预处置惩罚文本数据。以文天职类为例（如 IMDB 数据集）：
代码示例：加载和预处置惩罚数据
- import torch
- from torchtext.datasets import IMDB
- from torchtext.data.utils import get_tokenizer
- from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
- # 定义分词器
- tokenizer = get_tokenizer("spacy", language="en_core_web_sm")
- # 加载数据集
- train_iter, test_iter = IMDB(split=("train", "test"))
- # 构建词表
- def yield_tokens(data_iter):
- for _, text in data_iter:
- yield tokenizer(text)
- vocab = build_vocab_from_iterator(yield_tokens(train_iter), specials=["<unk>", "<pad>"])
- vocab.set_default_index(vocab["<unk>"])
- # 文本转换为张量
- text_pipeline = lambda x: vocab(tokenizer(x))
- label_pipeline = lambda x: int(x) - 1 # 标签从0开始
- # 批处理函数
- def collate_batch(batch):
- text_list, label_list = [], []
- for label, text in batch:
- text_list.append(torch.tensor(text_pipeline(text), dtype=torch.int64))
- label_list.append(label_pipeline(label))
- return torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(text_list, padding_value=1.0), torch.tensor(label_list)
构建一个简单的 LSTM 文天职类模子：
代码示例：模子定义
- import torch.nn as nn
- class TextClassifier(nn.Module):
- def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_class):
- super().__init__()
- self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=1)
- self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)
- self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_class)
- def forward(self, text):
- embedded = self.embedding(text)
- output, (hidden, _) = self.lstm(embedded)
- return self.fc(hidden.squeeze(0))
代码示例：训练和评估
- from torch.utils.data import DataLoader
- # 超参数
- BATCH_SIZE = 64
- EMBED_DIM = 128
- HIDDEN_DIM = 256
- NUM_CLASS = 2
- EPOCHS = 5
- # 数据加载器
- train_loader = DataLoader(list(train_iter), batch_size=BATCH_SIZE, collate_fn=collate_batch)
- test_loader = DataLoader(list(test_iter), batch_size=BATCH_SIZE, collate_fn=collate_batch)
- # 初始化模型、损失函数、优化器
- model = TextClassifier(len(vocab), EMBED_DIM, HIDDEN_DIM, NUM_CLASS)
- criterion = nn.CrossEntropyLoss()
- optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
- # 训练循环
- for epoch in range(EPOCHS):
- model.train()
- for texts, labels in train_loader:
- optimizer.zero_grad()
- outputs = model(texts)
- loss = criterion(outputs, labels)
- loss.backward()
- optimizer.step()
- # 评估
- model.eval()
- total, correct = 0, 0
- with torch.no_grad():
- for texts, labels in test_loader:
- outputs = model(texts)
- _, predicted = torch.max(outputs, 1)
- total += labels.size(0)
- correct += (predicted == labels).sum().item()
- print(f"Epoch {epoch+1}, Accuracy: {correct / total:.4f}")
利用预训练模子（如 BERT）
联合 Hugging Face transformers 库：
代码示例：BERT 文天职类
- from transformers import BertTokenizer, BertModel
- # 加载预训练模型和分词器
- tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
- bert_model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
- class BertClassifier(nn.Module):
- def __init__(self, num_class):
- super().__init__()
- self.bert = bert_model
- self.classifier = nn.Linear(768, num_class)
- def forward(self, input_ids, attention_mask):
- outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
- pooled_output = outputs.pooler_output
- return self.classifier(pooled_output)
数据预处置惩罚：分词、构建词表、填充/截断序列。
模子架构：Embedding 层、RNN/LSTM/Transformer、全毗连层。
训练优化：学习率调解、梯度裁剪、早停法。
工具库：torchtext 用于数据处置惩罚，transformers 用于预训练模子。
通过以上步调，你可以快速搭建一个基于 PyTorch 的 NLP 流水线，并根据任务需求调解模子和数据处置惩罚逻辑。
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