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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 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。
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