關(guān)于我們
書單推薦
新書推薦

Transformer自然語言處理實(shí)戰(zhàn):使用Hugging Face Transformers庫(kù)構(gòu)建NLP應(yīng)用

 Transformer自然語言處理實(shí)戰(zhàn):使用Hugging Face Transformers庫(kù)構(gòu)建NLP應(yīng)用

定  價(jià):139 元

        

  • 作者:[澳]路易斯·湯斯頓(Lewis Tunstall),[瑞士]萊安德羅·馮·韋拉(Leandro von Werra),[法]托馬斯·沃爾夫(Thomas Wolf)
  • 出版時(shí)間:2024/1/1
  • ISBN:9787111741923
  • 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
  • 中圖法分類:TP391 
  • 頁碼:
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:
  • 開本:16開
9
7
7
8
4
7
1
1
9
1
2
1
3

本書涵蓋了Transformer在NLP領(lǐng)域的主要應(yīng)用。首先介紹Transformer模型和Hugging Face 生態(tài)系統(tǒng)。然后重點(diǎn)介紹情感分析任務(wù)以及Trainer API、Transformer的架構(gòu),并講述了在多語言中識(shí)別文本內(nèi)實(shí)體的任務(wù),以及Transformer模型生成文本的能力,還介紹了解碼策略和度量指標(biāo)。接著深入挖掘了文本摘要這個(gè)復(fù)雜的序列到序列的任務(wù),并介紹了用于此任務(wù)的度量指標(biāo)。之后聚焦于構(gòu)建基于評(píng)論的問答系統(tǒng),介紹如何基于Haystack進(jìn)行信息檢索,探討在缺乏大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下提高模型性能的方法。最后展示如何從頭開始構(gòu)建和訓(xùn)練用于自動(dòng)填充Python源代碼的模型,并總結(jié)Transformer面臨的挑戰(zhàn)以及將這個(gè)模型應(yīng)用于其他領(lǐng)域的一些新研究。

 你還可能感興趣
 我要評(píng)論
您的姓名   驗(yàn)證碼: 圖片看不清?點(diǎn)擊重新得到驗(yàn)證碼
留言內(nèi)容