pytorch自然语言处理（NLP）
PyTorch
在自然语言处理（NLP）中的应用同样强大且灵活，其动态计算图、高效的GPU加速以及对复杂模型（如Transformer）的支持，使其成为NLP研究和实践的核心工具。以下是PyTorch在NLP中的详细描述：
1. 环境配置与安装
安装PyTorch与NLP相关库：
pip install torch torchtext transformers
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torch：PyTorch核心库，支持张量运算和自动微分。
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torchtext：文本数据处理工具，提供数据集加载、词表构建等功能。
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transformers（Hugging Face）：预训练模型库（如BERT、GPT），支持快速微调和推理。
2. 数据准备与预处理
- 文本数据集加载：
内置数据集（如IMDB、WikiText）：
from torchtext.datasets import IMDB
train_data, test_data = IMDB(split=('train', 'test'))
自定义数据集：继承Dataset类，处理文本文件或CSV数据。
- 文本清洗与分词：
使用spaCy或nltk进行分词：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
tokenizer = lambda text: [token.text for token in nlp(text)]
- 预训练模型分词（如BERT）：
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokens = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
- 文本编码与填充：
构建词表（Vocabulary）：
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
vocab = build_vocab_from_iterator(train_texts, specials=["<unk>", "<pad>"])
转换为张量并填充（pad_sequence）：