NLP のマスタリング：ディープラーニングモデルの詳細な Python コーディング

NLP のマスタリング：ディープラーニングモデルの詳細な Python コーディングを学ぶ

Pythonを使用した深層学習を用いたテキスト分類の包括的なコード解説付きのステップバイステップガイド

この記事は、テキストデータ、分類、再帰ニューラルネットワークなどのトピックで、テキストデータを使用した機械学習プロジェクトの重要な概念について、数多くのドキュメンテーションリソースやYouTubeのビデオを参考にして作成されました。情報の一部は使いやすくなく、一部は曖昧ですので、読者の方々に時間を節約し、テキストデータを使用した機械学習プロジェクトにおける重要なコンセプトを明らかにすることが目的です。

ここで紹介されている例のサポートコードは、以下で見つけることができます：https://github.com/Eligijus112/NLP-python

この記事でカバーするトピックは以下の通りです：

• テキストをシーケンスに変換する
• シーケンスインデックスを埋め込みベクトルに変換する
• RNNの詳細な説明
• 分類のための損失関数
• Pytorchを使用した完全なNLPパイプライン

NLP は Natural Language Processing¹ の頭字語です。これは、以下のようなタスクでハードウェアとソフトウェアをどのように使用するかについての大きなトピックです：

• トポロジカルソーティング：依存関係管理のための基本アルゴリズム
• 「AIの教父、ジェフリー・ヒントン氏が人類の命運に懸念」
• 業界のCEOたちはAIを「最優先の投資対象」として今後の動向を見ている

• 一つの言語を別の言語に翻訳する
• テキスト分類
• テキスト要約
• 次のトークンの予測
• 固有表現の認識

などなど。この記事では、最も人気のある技術をカバーし、シンプルでコード化された例により、読者に概念を理解してもらいたいと思います。

NLPの多くのタスクは、まずテキストをトークン化する³ことから始まります。

テキストのトークン化は、元のテキストをより小さな部分であるトークンに分割するプロセスです。トークンは文字、サブワード、単語、またはこれらの組み合わせであることができます。

以下の文字列を考えてみましょう：

「PythonでのNLPは楽しくて非常に詳細にドキュメント化されています。さあ始めましょう！」

ここでは、単語レベルのトークンを使用しますが、同じロジックは下位レベルのトークン化にも適用できます。

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