人工智能算法工程师(高级)课程11-自然语言处理之NLP的语言模型-seq2seq模型,seq+注意力与代码详解
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(高级)课程11-自然语言处理之NLP的语言模型-seq2seq模型,seq+注意力,word2vec与代码详解。本课程面向高级人工智能算法工程师，深入讲解自然语言处理(NLP)中的关键语言模型技术，包括seq2seq模型及其增强版加入注意力机制后的表现提升，经典的词嵌入方法word2vec，并提供了丰富的代码示例以帮助学员更好地理解和实现这些模型。通过本课程的学习，学员将掌握NLP领域内前沿的语言模型及其实现细节。
文章目录
- 一、引言
- 二、seq2seq模型
- 1. 原理介绍
- 2. PyTorch代码实现
- 三、seq2seq+注意力机制
- 1. 原理介绍
- 2. PyTorch代码实现
- 四、word2vec
- 1. 原理介绍
- 2. PyTorch代码实现
- 五、总结
一、引言
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。本文将介绍几种经典的NLP语言模型，包括seq2seq模型、seq2seq+注意力机制、word2vec、EMLo、Transformer和BERT，并详细讲解它们的数学原理，最后用PyTorch实现这些模型。
二、seq2seq模型
1. 原理介绍
seq2seq模型是一种基于编码器-解码器架构的模型，主要用于机器翻译、文本摘要等序列到序列的任务。其数学原理如下：
设输入序列为 X = x 1 ,