这是序列标记的教程。 这是我正在编写的第二篇,介绍了如何使用令人惊叹的PyTorch库自己实现酷模型。 假定具有PyTorch的基础知识,递归神经网络。 如果您是PyTorch的新手,请先阅读PyTorch的和 。 问题,建议或更正可以作为问题发布。 我在Python 3.6使用PyTorch 0.4 。 2020年1月27日:添加了两个新教程的工作代码-和 内容 目的 建立一个可以用实体,词性等标记句子中每个单词的模型。 我们将实现。 它比大多数序列标记模型要先进,但是您将学到许多有用的概念,并且效果非常好。 作者的原始实现可以在找到。 此模型非常特殊,因为它通过与语言模型同