torchtext的使用总结，并结合Pytorch实现LSTM 版本说明 PyTorch版本：0.4.1 火炬文字：0.2.3 python：3.6 文件说明 Test-Dataset.ipynb Test-Dataset.py使用torchtext进行文本预处理的笔记本和py版。 Test-Dataset2.ipynb使用Keras和PyTorch进行数据集进行文本预处理。 Language-Model.ipynb使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型。 使用说明 分别提供了笔记本版本和标准py文件版本。 从零开始逐步实现了torchtext文本预处理，

人工智能-项目实践-知识图谱-基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架。 根据知识图谱发展报告2018相关介绍，框架主要设计为有以下五大功能： 知识表示学习， Knowledge Representation Learning 实体识别与链接， Entity Recognition and Linking 实体关系抽取， Entity Relation Extraction 事件检测与抽取， Event Detection and Extraction 知识存储与查询， Knowledge Storage and Query 知识推理， Knowledge Reasoning

文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录我自己在做文本分类任务以及复现相关论文时的基本流程，绝大部分操作都使用了torch和torchtext两个库。 1. 文本数据预处理 首先数据存储在三个csv文件中，分别是train.csv，valid.csv，test.csv，第一列存储的是文本数据，例如情感分类问题经常是用户的评论review，例如imdb或者amazon数据集。第二列是情感极性polarity，N分类问题的话就有N个值，假设值得范围是0~N-1。 下面是很常见的文本预处理流程，英文文本的话不需要分词，直接按空格split就行了，这里只会主要说说第4点。 1、去除非文本部分

Multi30k数据集，是torchtext中集成的机器翻译相关的数据集之一，运行PyTorch的教程LANGUAGE TRANSLATION WITH TORCHTEX时，由于网络原因无法自动下载，将本压缩包解压并放置到torchtext的root目录下就可以运行。

wikitext-2数据集，是torchtext中自然语言建模数据集之一，其是从Wikipedia的优质文章和标杆文章中提取得到，运行PyTorch的教程SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT时，由于网络原因无法自动下载，将本压缩包解压并放置到torchtext的root目录下就可以运行。

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基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架，包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块，已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。

https://github.com/Shawn1993/cnn-text-classification-pytorch