什么是自然语言处理？自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，，包括：句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、问答系统、对话系统、信息检索。。自然语言处理是研究在人与人交互中以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。
PyTorch 可以用于 NLP 吗？
首先，NLP 是一门应用科学。它是工程学的一个分支，融合了人工智能、计算语言学和计算机科学，旨在“理解”自然语言（即口语和书面语言）。
其次，NLP 并不是指机器学习或深度学习。相反，要教给这些人工智能程序如何处理自然语言，利用其他系统来处理输入到这些程序中的内容。
一些人工智能程序被称为 NLP 程序只是因为这样简单，但严格来说，情况并非如此。在经过适当的训练后，它们能够对语言进行理解，但有一个完全不同的系统和过程在帮助这些程序理解自然语言。
这就是为什么用 PyTorch 进行自然语言处理会很方便。PyTorch基于 Python 构建，它的好处是有预先写好的代码（称为类），而且都是围绕 NLP 设计的。这使得整个过程对每个参与者来说都更简单快捷。
有了这些 PyTorch 类，再加上 PyTorch 可以使用的其他各种 Python 库，没有比它更适合自然语言处理的机器学习框架了。
如何开始学习自然语言处理？
使用 PyTorch 进行自然语言处理，你需要熟悉 Python 编程。
一旦你熟悉了 Python，就会开始接触到大量其他可以用于各种深度学习项目的框架。不过，由于 PyTorch Tensors 的存在，用 PyTorch 进行自然语言处理成了最佳选择。
简单地说，tensors 允许你使用 GPU 进行计算，这可以大大提升使用 PyTorch 开发的 NLP 程序的速度和性能。这意味着你可以加快深度学习程序的训练速度，从而能够利用 NLP 实现自己所期望的结果。
如上所述，PyTorch 为 NLP 及相关程序提供了不同的类，以保证它们良好运转。
学习自然语言处理
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