作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
： Natural language processing（NLP）是一种自然语言处理领域中的一个重要分支，其目的是使计算机“懂”人类语言、理解并生成类似于人类的语言。在过去几年里，深度学习技术的发展为NLP提供了更高的准确性和可靠性。本文将对PyTorch中用于NLP的主要模块进行介绍，从而帮助读者了解NLP及其在深度学习中的应用。
2.基本概念术语说明：首先，让我们回顾一下NLP的基本概念：
- 文本：文字或语句组成的集合。
- 词：指的是单个词汇。例如：“Hello”，“world”。
- 句子：一组单词或者短语组成的完整语句。例如：“The quick brown fox jumps over the lazy dog。”
- 文档：通常是一个完整的句子、段落或篇章。可以认为是一篇文章。
- 语料库：由大量的文档构成的总体资料库。例如，维基百科语料库。
- 标记化：把文本中的每个字符都标记上不同的标签（如：名词、动词等）。标记化会根据上下文赋予不同的含义，从而提高了文本的表达能力。
- 停用词：一些在文本分析时无用的词。例如，“the”, “a”, “an”。
- N-gram：一组连续的单词。例如：“the quick brown”就是一组三元词。
- TF-IDF：Term Frequency–Inverse Document Frequency。统计每一个词在文档中出现的频率，然后计算出每个词对