随着人工智能和深度学习程序在未来几年的蓬勃发展，自然语言处理（NLP）将日益普及，而且必要性也与日俱增。PyTorch自然语言处理是实现这些程序的不错选择。
在本文中，我们将解决一些刚开始潜心研究自然语言处理时可能遇到的浅显的问题，不过我们也会探讨更深层次的问题，并给出恰当的步骤，让你可以着手开发自己的NLP程序。
PyTorch可以用于NLP吗？
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PyTorchTensors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。
我们要看的前三个类都是多层类（multi-layerclasses），这意味着它们可以表示双向递归神经网络。简单来说，它允许深度学习程序从过去的状态中学习，并随着计算继续运行和处理从新的/未来的状态中学习。这使得这些程序能够学习和处理自然语言输入，甚至理解更深层次的语言怪癖。
能够处理更复杂的数据序列，使该类成为希望充分利用自然语言处理潜力的程序的必要组件。
接下来的三个类是前面三个类的简化版本，所以它们的功能都很接近，但优点不同。这些类都是单元级类（cell-levelclasses），基本上一次运行一个操作，而不是同时处理多个数据集或序列。
使用PyTorch进行自然语言处理的输出结果，该过程使用了分配给相应图片的单词
这些单元级类中的每一个都与它们的前身差别不大，但如果要对这些差异进行深入研究的话，将远远超出本文的范围。
可以说，这个PyTorch类更受初学者欢迎，因为它潜力最大，达到最佳效果的要求又最低。
使用PyTorch实现自然语言处理
关于如何开始使用PyTorch进行自然语言处理，还有很多东西需要介绍。在选择了适合自己的深度学习模型的PyTorch类后，还有一个重要的因素需要了解，那就是如何在模型中实现NLP。
要想拥有一个经过充分优化的、可使用的自然语言处理深度学习模型，很明显，将单词编码到模型中大概是最重要的过程之一。使用PyTorch进行自然语言处理时需要某种单词编码方法。
N-Gram语言建模：该模型经过训练，在学习单词时会考虑到序列中的其他单词。也就是说，它们可以学习单词之间的关系以及在整个句子中的作用。
连续词袋（CBOW）：这是N-Gram语言建模的扩展版本。经过训练的深度学习模型可以序列化每个单词之前和之后设定数量的单词，进而深入学习单词与周围单词的关系以及它们在序列中的作用。到目前为止，这是使用PyTorch进行自然语言处理最常用的方法。
选好了PyTorch类和词嵌入方法后，就可以开始在下一个深度学习项目中利用自然语言处理了！
你是怎么想的？准备好用PyTorch解决自然语言处理的问题了吗？