Transformer自然语言处理实战-使用Hugging-Face-Transformers库构建NLP应用 (【澳大利亚】路易斯·汤斯顿 【瑞士】莱安德罗·冯·韦拉 【法】托马斯·沃尔夫) (Z-Library)
作者: 【澳大利亚】路易斯·汤斯顿 【瑞士】莱安德罗·冯·韦拉 【法】托马斯·沃尔夫
技术
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。
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