此项目用于完成邱锡鹏老师的nlp-beginner项目。
github上也有很多相关的实现，但是都和我想象中的实现都不太一样，有些没有完全按照原要求来写、还有一些实现的写法不是很通用。
故在此分享自己的一种实现，欢迎大家提issue。
- task1:(done)，使用纯numpy实现BOW\N-gram文本表示、softmax回归、mini-batch SGD、特折选择，效果比sklearn原生的logistics回归效果好。
- task2:(done)，实现了随机向量初始化、word2vec、GloVe三种方式的词嵌入，使用pytorch搭建了一个TextCNN和RNN对文本进行分类。由于数据量较大，建议使用GPU。
- task3:(done)，使用融合了双向的token2token attention的ESIM实现。数据较大，仅使用其中的一部分进行训练。
- task4:(unfinsih)，原项目的指定的数据集难以使用，暂时搁置。如果有需要，可以参考这个实现。
- task5:(done)，使用LSTM进行字符级语言模型的建模，使用one-hot的词向量进行训练得到的效果较好。