近日，PyTorch 社区又添入了「新」工具，包括了更新后的 PyTorch 1.2，torchvision 0.4，torchaudio 0.3 和 torchtext 0.4。每项工具都进行了新的优化与改进，兼容性更强，使用起来也更加便捷。PyTorch 发布了相关文章介绍了每个工具的更新细节，AI 开发者将其整理与编译如下。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自然语言处理方法逐渐成为主流。本文将介绍深度学习算法在自然语言处理中的应用，并探讨其在不同任务中的优势和挑战。
在本教程中，我们将展示如何使用 torchtext 库构建文本分类分析的数据集。用户将有灵活性
文档处理 朴素贝叶斯算法常用于文档的分类问题上，但计算机是不能直接理解文档内容的，怎么把文档内容转换为计算机可以计算的数字，这是自然语言处理（NLP）中很重要的内容。 TF-IDF方法 今天我们简单讲解TF-IDF方法，将文本数据转换为数字。TF-IDF是一个统计方法，用来评估单个单词在文档中的重要程度。 TF表示词频，对一个文档而言，词频就是词在文档出现的次数除以文档的词语总数。例如：一篇文档有1000个字，“我”字出现25次，那就是0.025；“Python”出现5次就是0.005。 IDF表示一个
我们初步的设想是，首先将一个句子输入到LSTM，这个句子有多少个单词，就有多少个输出，然后将所有输出通过一个Linear Layer，这个Linear Layer的out_size是1，起到Binary Classification的作用
对于PyTorch加载和处理不同类型数据，官方提供了torchvision和torchtext。
huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star，可能是目前最流行的深度学习库了，而这家机构又提供了datasets这个库，帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。
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learn — 这将显示我们在末尾添加的层。这些是我们在precompute=True时训练的层
本文主要介绍了自然语言处理（NLP）中的常用数据集，包括文本分类、语言建模、图像描述、机器翻译、问答系统、语音识别和文档摘要等任务。文章还提供了许多用于练习和评估的数据集，以便读者可以更好地了解这些任务和应用场景。同时，还介绍了一些可以用于获取这些数据集的资源和途径。
如果我们正在构建像 Nutrify 这样的食物图像分类应用程序，我们的自定义数据集可能是食物图像。 如果我们试图建立一个模型来分类网站上基于文本的评论是正面的还是负面的，我们的自定义数据集可能是现有客户评论及其评级的示例。 如果我们试图构建一个声音分类应用程序，我们的自定义数据集可能是声音样本及其样本标签。
作者：Jason Brownlee 翻译：梁傅淇 本文长度为1500字，建议阅读3分钟 本文提供了七个不同分类的自然语言处理小型标准数据集的下载链接，对于有志于练习自然语言处理的新手而言，是极有帮助的资源。 在你刚开始入手自然语言处理任务时，你需要数据集来练习。 最好是使用小型数据集，这样你可以快速下载，也不用花费很长的时间来调试模型。同时，使用被广泛使用和了解的标准数据集也是有所帮助的，你可以用你的结果来做比较，看一下是否有所进步。 在这篇博文中，你会找到一系列标准数据集来开始你的深度学习之旅。 总
但在众多收录的论文中，一篇名为《 “Low-Resource” Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors 》的论文开始引起大家热议。这篇论文由滑铁卢大学、 AFAIK 机构联合完成，但既不是获奖论文更不是主会议论文。
使用朴素贝叶斯进行文本的分类 引言 朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型，它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设，所有特征需要相互独立，即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。 虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足，甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。训练模型的过程可以看作是对相关条件概率的计算，它可以用统计对应某一类别的特征的频率来估计。 朴素贝叶斯最成功的一个应用是自然语言处理领域，自然语言处理
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。 因此，朴素贝叶斯的基本数据假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。它经常被应用在文本分类中，包括互联网新闻的分类，垃圾邮件的筛选。
Torchtext 是一个非常强有力的库，她可以帮助我们解决 文本的预处理问题。为了能够更好的利用这个工具，我们需要知道她可以做什么，不可以做什么，也要将每个API和其我们想要的做的事情联系起来。另外一个值得夸赞的一点是，Torchtext 不仅可以和 pytorch 一起用，还可以和其它深度学习框架(tf,mxnet,…)。
In computer vision, face images have been used extensively to develop face recognition systems, face detection, and many other projects that use images of faces.
（1）PyTorch英文版官方手册：https://pytorch.org/tutorials/。对于英文比较好的同学，非常推荐该PyTorch官方文档，一步步带你从入门到精通。该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络，以及PyTorch语法和一些高质量的案例。
出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
收集整理了大量的PyTorch相关教程，从博客教程，视频教程到出版书籍，开源书籍甚至PyTorch相关论文，应有尽有，号称史上最全的PyTorch学习资源汇总，大家一起来看看吧。
其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series DataFrame都是基于此之上而得到的。其中比R要多：Tuple、Dictionary两种类型。
2014年的一篇文章，开创cnn用到文本分类的先河。Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
StarSpace是Facebook开源的一个嵌入式表示的库，号称可以embed all things，可以学习任何实体的向量表示。其对应的文章为https://arxiv.org/pdf/1709.03856.pdf，对应的开源代码库为：https://github.com/facebookresearch/Starspace。
本系列文章总结自然语言处理（NLP）中最基础最常用的「文本分类」任务，主要包括以下几大部分：
本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Repre
【导读】专知内容组整理了最近七篇知识图谱（Knowledge graphs）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Does William Shakespeare REALLY Write Ha
由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。 1.多
文本分类是 NLP 中最常见的任务之一， 它可用于广泛的应用或者开发成程序，例如将用户反馈文本标记为某种类别，或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平时见到的邮件垃圾过滤器也是文本分类最熟悉的应用场景之一。
UN Comtrade 数据库（United Nations International Trade Statistics Database）是全球最大且最为广泛应用的国际贸易数据库。每年全球超过 200 多个国家或地区分别以记录国（Reporter）角色向该数据库汇交他们与其他贸易伙伴国家（Partner）的年度（或月度）国际商品（或服务）贸易分类统计数据。汇交过程中，这些数据记录被基于联合国统计司统一标准规范执行分类编码（例如，HS，SITC，BEC）与估值（单位：美元）。
由代码的输出,可获知该数据共有18846条新闻,不同于前面的样例数据,这些文本数据既没有被设定特征,也没有数字化的量度。因此,在交给朴素贝叶斯分类器学习之前,要对数据做进一步的处理。不过在此之前,仍需要对数据进行分割并且随机采样出一部分用于测试。
机器学习常用算法 k近邻算法 求出未知点 与周围最近的 k个点的距离 查看这k个点中大多数是哪一类 根号((x已知-x未知)^2+(y已知-y未知)^2) 即平面间2点距离公式 收异常点影响较大,因此需要做标准化处理 API:sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm="auto") algorithm:{"auto","ball_tree","kd_tree","brute"}
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第二篇专知主题荟萃-自然语言处理知识资料全集荟萃 （入门/进阶/论文/toolkit/数据/专家等），请大家查看！专知访问ww
我们以前介绍Pandas和ChaGPT整合，这样可以不了解Pandas的情况下对DataFrame进行操作。比如pandas-ai的出现：
为什么不直接试用int,string而要采用IntWritable和Text呢？这就涉及到了序列化。 序列化
KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。
嵌入（embedding）是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。
【1】 Exploiting Rich Syntax for Better Knowledge Base Question Answering 标题：利用丰富的语法更好地回答知识库问题
Lightning 稳定版本的预编译二进制文件在主要平台可用，需要用 pip 安装：
贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理，是机器学习中重要的分类算法，适用于高维度的大数据集，速度快，准确率高，一个经典的应用场景是识别垃圾邮件。
理论内容 贝叶斯定理 贝叶斯定理是描述条件概率关系的定律 $$P(A|B) = \cfrac{P(B|A) * P(A)}{P(B)}$$ 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的分类器，我们做以下定义： B：具有特征向量B A：属于类别A 有了这个定义，我们解释贝叶斯公式 P(A|B)：具有特征向量B样本属于A类别的概率（计算目标） P(B|A)：在A类别中B向量出现的概率（训练样本中的数据） P(A)：A类出现的概率（训练样本中的频率） P(B)：B特征向量出现的概率（训练样本中的频率） 对
模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。
今儿准备了 KNN 的文章给到大家，因为后台很多人问到了关于KNN相关的内容细节！
我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据，图片数据，文本数据，时间序列数据。
生物医学NER+L致力于从电子健康记录（EHR）中的文本中提取概念，并将其链接到大型生物医学数据库，如SNOMED-CT和UMLS。
编者按：本文为《从原理到实战 英伟达教你用PyTorch搭建RNN》的下篇，阅读上篇请点击这里。文章原载于英伟达博客，AI 研习社编译。 代码实操 在开始创建神经网络之前，我需要设置一个 data
对于机器学习中的许多不同问题，我们采取的步骤都是相似的。PyTorch 有许多内置数据集，用于大量机器学习基准测试。除此之外也可以自定义数据集，本问将使用我们自己的披萨、牛排和寿司图像数据集，而不是使用内置的 PyTorch 数据集。具体来说，我们将使用 torchvision.datasets 以及我们自己的自定义 Dataset 类来加载食物图像，然后我们将构建一个 PyTorch 计算机视觉模型，希望对三种物体进行分类。
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