NameClassifier

关于人名分类问题:

• 以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等.

2 人名分类数据:

• 数据下载地址: https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip
• 数据文件预览:

• data/
• names/ Arabic.txt Chinese.txt Czech.txt Dutch.txt English.txt French.txt German.txt Greek.txt Irish.txt Italian.txt Japanese.txt Korean.txt Polish.txt Portuguese.txt Russian.txt Scottish.txt Spanish.txt Vietnamese.txt

• Chiness.txt预览:

AngAu-YongBaiBanBaoBeiBianBuiCaiCaoCenChaiChaimChanChangChaoCheChenCheng

3 整个案例的实现可分为以下五个步骤:

• 第一步: 导入必备的工具包.
• 第二步: 对data文件中的数据进行处理，满足训练要求.
• 第三步: 构建RNN模型(包括传统RNN, LSTM以及GRU).
• 第四步: 构建训练函数并进行训练.
• 第五步: 构建评估函数并进行预测.

训练结果

RNN,LSTM,GRU对比

• 损失对比
• 训练时长对比

LSTM

• LSTM准确率
• LSTM损失

结果

• 训练打印结果
• 验证集预测结果