[深度学习]循环神经网络

1 自然语言处理概述

语料：一个样本，句子/文章
语料库：由语料组成
词表：分词之后的词语去重保存成为词表

2 词嵌入层

import jieba
import torch.nn as nn
import torch
# 文本数据
text='北京东奥的进度条已经过半，不少外国运动员在完成自己的比赛后踏上归途。'
# 分词
words=jieba.lcut(text)
print(words)
# 构建词表
uwords=list(set(words))
print(uwords)
words_num=len(uwords)
print(words_num)
# 构建词向量矩阵
embed=nn.Embedding(num_embeddings=words_num,embedding_dim=5)
print(embed(torch.tensor(1)))
# 输出结果
for i,word in enumerate(uwords):print(word,end=' ')print(embed(torch.tensor(i)))

['北京', '东奥', '的', '进度条', '已经', '过半', '，', '不少', '外国', '运动员', '在', '完成', '自己', '的', '比赛', '后', '踏上', '归途', '。']
['自己', '运动员', '外国', '在', '后', '比赛', '，', '已经', '。', '过半', '不少', '进度条', '归途', '东奥', '踏上', '北京', '完成', '的']
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tensor([-0.0293, -0.5446, -0.4495, -0.4013, -0.8653],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
自己 tensor([-0.0907, -0.6044,  1.9097,  1.1630, -0.4595],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
运动员 tensor([-0.0293, -0.5446, -0.4495, -0.4013, -0.8653],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
外国 tensor([ 1.9382, -1.3591, -0.2884, -1.4880, -0.2400],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
在 tensor([ 1.0954,  0.2975, -0.5151, -0.4355,  0.3870],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
后 tensor([-0.1857, -0.4351,  0.3869, -0.6311, -1.5527],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
比赛 tensor([-1.7570, -1.1983, -0.7864,  0.7223, -0.5285],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
， tensor([-0.2706,  1.7983,  0.9599, -0.5464,  0.7365],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
已经 tensor([ 1.4934, -0.7174,  1.1466, -0.3617,  0.6748],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
。 tensor([ 0.7996, -0.5406, -0.6476,  0.3923,  0.5128],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
过半 tensor([ 1.2070,  0.9933,  0.2634,  0.3173, -0.2273],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
不少 tensor([ 0.6716,  1.6509,  0.7375,  0.7585, -0.6289],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
进度条 tensor([ 0.4440,  1.9701,  0.6437, -0.2500, -0.8144],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
归途 tensor([-0.5646,  0.8995, -0.5827, -1.0231,  1.3692],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
东奥 tensor([-0.8312,  0.2083,  1.3728,  0.2860,  0.2762],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
踏上 tensor([ 0.0955,  0.5528, -0.5286,  0.6969, -0.7469],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
北京 tensor([ 0.4739,  0.6474,  0.3765, -1.9607, -1.1079],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
完成 tensor([ 1.2215, -0.3468, -0.1432,  0.5908,  1.2294],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)
的 tensor([ 0.3083,  0.0163,  1.4923, -0.2768,  0.0904],grad_fn=<EmbeddingBackward0>)