ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版Task02
ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版
Task02
文本预处理
文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：
读入文本
分词
建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）
将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型
用现有工具进行分词
我们前面介绍的分词方式非常简单，它至少有以下几个缺点:
标点符号通常可以提供语义信息，但是我们的方法直接将其丢弃了
类似“shouldn’t", “doesn’t"这样的词会被错误地处理
类似"Mr.”, "Dr."这样的词会被错误地处理
课后习题：
语言模型¶
一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 TT 的词的序列 w1,w2,…,wTw1,w2,…,wT ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：
P(w1,w2,…,wT).
P(w1,w2,…,wT).
本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是 nn 元语法（ nn -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。
课后习题：
循环神经网络¶
本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量HH，用HtHt表示HH在时间步tt的值。HtHt的计算基于XtXt和Ht−1Ht−1，可以认为HtHt记录了到当前字符为止的序列信息，利用HtHt对序列的下一个字符进行预测。
课后习题：