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自然语言处理（NLP）教程，包括：词向量，词法分析，预训练语言模型，文本分类，文本语义匹配，信息抽取，翻译，对话。

nlp-tutorial

自然语言处理（NLP）教程，包括：文本词向量，词法分析，预训练语言模型，文本分类，文本语义相似度计算，文本生成，实体识别，翻译，对话。

在本NLP教程包含了一些范例，涵盖了大多数常见NLP任务，是入门NLP和PyTorch的学习资料，也可以作为工作中上手NLP的基线参考实现。

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• Tutorial
• Get Started
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• Cite
• Reference

nlp-tutorial的例子清单

• 目录说明

目录	主题	简要说明
01_word_embedding	词向量模型	提供了一个利用领域数据集提升词向量效果的例子。
02_lexical_analysis	词法分析	词法分析任务的输入是一个句子，而输出是句子中的词边界和词性，这个例子基于LSTM和CRF实现。
03_language_model	语言模型	提供了多个语言模型，如bert, electra, elmo, gpt等等，也提供了支持语言模型在垂直了类领域数据上继续训练的工具包。
04_text_classification	文本分类	使用机器学习和深度模型如何完成文本分类任务。
05_text_matching	文本匹配	提供了SBERT的文本匹配算法实现，可以应用于搜索，推荐系统排序，召回等场景。
06_text_generation	文本生成	包含BERT面向生成任务的预训练+微调模型框架，以及一个GPT模型的应用。
07_information_extraction	信息抽取	提供了实体识别的基线实现。包含人名、地址名称的命名实体识别。
08_machine_translation	机器翻译	提供了一个带Attention机制的，基于LSTM的多层RNN Seq2Seq翻译模型。
09_dialogue	对话系统	提供了Bert的问答模型。

• Notebook教程说明

Notebook	Description
01_word_embedding/01_文本表示.ipynb	文本向量表示
01_word_embedding/02_词向量Skip-gram模型.ipynb	实现skip-gram词向量模型
01_word_embedding/03_Word2Vec.ipynb	基于gensim使用word2vec模型
01_word_embedding/04_Doc2Vec.ipynb	基于gensim使用Doc2Vec模型
01_word_embedding/05_Bert向量.ipynb	使用Bert模型取文本向量
02_lexical_analysis/01_中文分词工具.ipynb	中文分词工具
02_lexical_analysis/02_从头实现中文分词.ipynb	从头实现中文分词模型
02_lexical_analysis/03_LSTM词性标注模型.ipynb	LSTM词性标注模型
03_language_model/01_语言模型.ipynb	从头实现RNN语言模型
03_language_model/02_Transformer语言模型.ipynb	从头实现Transformer语言模型
03_language_model/03_Bert完形填空.ipynb	基于transformers使用Bert模型做完形填空
04_text_classification/01_机器学习分类模型.ipynb	基于scikit-learn训练LR等传统机器学习模型
04_text_classification/02_深度学习分类模型.ipynb	训练PyTorch的IMDb情感分析模型
04_text_classification/03_Bert文本分类.ipynb	使用Bert模型finetune分类任务
04_text_classification/04_应用_姓名识别国籍.ipynb	从头实现RNN模型做人名的国籍分类
05_text_matching/01_词粒度文本匹配.ipynb	基于字面和word2vec的词文本匹配
05_text_matching/02_句粒度文本匹配.ipynb	SentenceBert的句子相似度计算
05_text_matching/03_篇章粒度文本匹配.ipynb	LDA主题提取做Doc相似度计算
06_text_generation/01_字符级人名生成.ipynb	从头实现Char-RNN做人名生成
06_text_generation/02_预训练文本生成模型.ipynb	基于transformers的GPT、XLNet生成模型
07_information_extraction/01_CRF实体识别模型.ipynb	从头实现CRF实体识别模型
07_information_extraction/02_Bert实体识别.ipynb	基于transformers的Bert实体识别模型
08_machine_translation/01_从头实现Seq2Seq模型.ipynb	从头实现Seq2Seq翻译模型
08_machine_translation/02_transformer翻译模型.ipynb	从头实现Transformer翻译模型
08_machine_translation/03_T5翻译模型.ipynb	T5翻译模型
09_dialogue/01_对话模型.ipynb	基于transformers的Bert问答模型

Get Started

• 使用Colab学习教程：

点击各教程的即可在Google Colab打开Notebook并运行。

• 使用Jupyter Notebook学习教程：

1. 下载Python：建议使用Anaconda，Python环境和包一键装好，Python3.7 版本
2. 下载本项目：可以使用git clone，或者下载zip文件，解压到电脑
3. 打开Jupyter Notebook：打开终端，cd到本项目所在的文件夹，执行：jupyter notebook ，浏览器打开01_word_embedding/01_文本表示.ipynb，跟随教程交互使用

安装

环境依赖

python >= 3.7

pip安装依赖

pip install -r requirements.txt

特色

本教程提供了多场景、多任务的NLP应用示例，基于PyTorch开发，动态库API简单易懂，调试方便，上手学习的同时可以用于生产研发。

教程内容涵盖了NLP基础、NLP应用以及文本相关的拓展应用如文本信息抽取、对话模型等。

使用

打开各个子目录文件夹（如01_word_embedding）即可学习使用，各子目录的任务可独立运行，相互之间无依赖。

Contact

• Issue(建议)：
• 邮件我：xuming: [email protected]
• 微信我：加我微信号：xuming624，进Python-NLP交流群，备注：姓名-公司名-NLP

Cite

如果你在研究中使用了nlp-tutorial，请按如下格式引用：

@software{nlp-tutorial,
  author = {Xu Ming},
  title = {nlp-tutorial: NLP Tutorial for Beginners},
  year = {2021},
  url = {https://github.com/shibing624/nlp-tutorial},
}

License

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加nlp-tutorial的链接和授权协议。

Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

• 在本地进行单元测试
• 确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

Reference

1. nlp-in-python-tutorial
2. PaddleNLP

nlp-tutorial's Issues

how to solve the problem `01_从头实现Seq2Seq模型.ipynb`

01_从头实现Seq2Seq模型.ipynb

Images link in notebook had invalid

As shown in the picture, many images link had invalid in notebook. Please fix the link. thank you.