PyTorch を使用した自然言語処理の概要
このモジュールでは、自然言語テキストを処理するためのさまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャについて確認します。 近年、自然言語処理 (NLP) は、主に、大規模なテキスト コーパスに関する教師なしトレーニングを使用しながら、人間の言語をより迅速に正確に "理解" する言語モデルの能力のパフォーマンスにより、急速な成長を経験しています。 ニュースの見出しから 4 つのカテゴリ (World、Sports、Business、Sci-Tech) のいずれかにテキストを分類するために、単語のバッグ オブ ワード (BoW)、単語埋め込み、再発ニューラル ネットワークを使用するなど、さまざまな NLP 手法について学習します。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- 自然言語処理タスクのテキスト処理方法を理解する
- 再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) と生成系ニューラル ネットワーク (GNN) の使用について
- テキスト分類モデルを構築する方法を学習する
前提条件
- Python の基本的な知識
- Jupyter Notebook の使用方法に関する基本的な知識
- 機械学習についての基本的な理解