火炬手 TorchNLP是用于NLP任务的深度学习库。 它基于PyTorch和TorchText构建，旨在提供可跨任务使用的可重用组件。 当前，它可以用于具有双向LSTM CRF模型和Transformer网络模型的命名实体识别（NER）和分块任务。 它可以支持使用任何数据集。 不久将添加更多任务 高水平的工作流程 定义NLP任务 扩展Model类并实现forward()和loss()方法以分别返回预测和损失 使用HParams类轻松定义模型的超参数 使用 API定义一个数据函数以返回数据集迭代