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  • Transformer自然语言处理实战 使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用
  • 新华书店正版
    • 作者: [澳]路易斯·汤斯顿(Lewis Tunstall),[瑞士]莱安德罗·冯·韦拉(Leandro von Werra),[法]托马斯·沃尔夫(Thomas Wolf)著 | | 叶伟民 叶志远译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2024-01-01 00:00:00
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    • 作者: [澳]路易斯·汤斯顿(Lewis Tunstall),[瑞士]莱安德罗·冯·韦拉(Leandro von Werra),[法]托马斯·沃尔夫(Thomas Wolf)著| 叶伟民 叶志远译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2024-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2024-01-01
    • 字数:453
    • 页数:343
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111741923
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    Transformer自然语言处理实战 使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用

    作  者:(澳)路易斯·汤斯顿,(瑞士)莱安德罗·冯·韦拉,(法)托马斯·沃尔夫 著 叶伟民,叶志远 译
    定  价:139
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2024年01月01日
    页  数:356
    装  帧:平装
    ISBN:9787111741923
    主编推荐

    自Transformer在2017年发布以来,自然语言处理领域就迈入了 一个全新的时代。以Transformer为基础的模型,不断推动着自 然语言处理技术的进步与革新。如今随着ChatGPT的发布与流行,Transformer也被越来越多的人所了解和使用。 本书以Hugging Face Transformers库为基础,旨在向读者介绍Transformer模型的基础知识和快速入门方式,帮助读者完成训练和扩展。三位作者都是Hugging Face Transformers的创建者,深谙Transformer的原理与架构,将通过实际案例“手把手”地帮助读者构建各种自然语言处理任务,并不断挖掘Transformer的无限潜力,从而实现更广泛的应用和创新。 通过本书,你将: ? 以NLP领域拥有代表性的任务(文本分类、命名实体识别和问答系统)为例,学习构建、调试和优化Transformernull

    内容简介

    本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构,并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务,以及Transformer模型生成文本的能力,还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务,并介绍了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于评论的问答系统,介绍如何基于Haystack进行信息检索,探讨在缺乏大量标注数据的情况下提高模型性能的方法。最后展示如何从头开始构建和训练用于自动填充Python源代码的模型,并总结Transformer面临的挑战以及将这个模型应用于其他领域的一些新研究。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    序1
    前言3
    第1章 欢迎来到Transformer的世界11
    1.1 编码器-解码器框架12
    1.2 注意力机制14
    1.3 NLP的迁移学习15
    1.4 Hugging FaceTransformers库:提供规范化接口18
    1.5 Transformer应用概览19
    1.6 Hugging Face生态系统23
    1.7 Transformer的主要挑战27
    1.8 本章小结27
    第2章 文本分类29
    2.1 数据集30
    2.2 将文本转换成词元36
    2.3 训练文本分类器44
    2.4 本章小结60
    第3章 Transformer架构剖析62
    3.1 Transformer架构62
    3.2 编码器64
    ……

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