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。 自然言語処理 (NLP) は、言語モデルが大規模なテキスト コーパス上での教師なしトレーニングを使用しながら、人間の言語をより速く正確に "理解" する能力によって、重要性が高まっています。 このモジュールでは、ニュースの見出しのテキストを 4 つのカテゴリ (世界、スポーツ、ビジネス、科学技術) のいずれかに分類するために、バグオブワード (BoW)、単語埋め込み、回帰型ニューラル ネットワークの使用などのさまざまな NLP 手法について説明します。
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