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Transformer自然語言處理實戰(使用Hugging Face Transformers庫構建NLP應用)

  • 作者：(澳)路易斯·湯斯頓//(瑞士)萊安德羅·馮·韋拉//(法)托馬斯·沃爾夫|責編:王春華//馮潤峰|譯者:葉偉民//葉志遠
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111741923
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：343
人民幣：RMB 139 元      售價：元
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內容大鋼
    本書涵蓋了Transformer在NLP領域的主要應用。首先介紹Transformer模型和Hugging Face生態系統。然後重點介紹情感分析任務以及Trainer API、Transformer的架構，並講述了在多語言中識別文本內實體的任務，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。接著深入挖掘了文本摘要這個複雜的序列到序列的任務，並介紹了用於此任務的度量指標。之後聚焦于構建基於評論的問答系統，介紹如何基於Haystack進行信息檢索，探討在缺乏大量標注數據的情況下提高模型性能的方法。最後展示如何從頭開始構建和訓練用於自動填充Python源代碼的模型，並總結Transformer面臨的挑戰以及將這個模型應用於其他領域的一些新研究。
作者介紹
(澳)路易斯·湯斯頓//(瑞士)萊安德羅·馮·韋拉//(法)托馬斯·沃爾夫|責編:王春華//馮潤峰|譯者:葉偉民//葉志遠
目錄
序
前言
第1章  歡迎來到Transformer的世界
  1.1  編碼器-解碼器框架
  1.2  注意力機制
  1.3  NLP的遷移學習
  1.4  Hugging FaceTransformers庫：提供規範化介面
  1.5  Transformer應用概覽
  1.6  Hugging Face生態系統
  1.7  Transformer的主要挑戰
  1.8  本章小結
第2章  文本分類
  2.1  數據集
  2.2  將文本轉換成詞元
  2.3  訓練文本分類器
  2.4  本章小結
第3章  Transformer架構剖析
  3.1  Transformer架構
  3.2  編碼器
  3.3  解碼器
  3.4  認識Transformer
  3.5  本章小結
第4章  多語言命名實體識別
  4.1  數據集
  4.2  多語言Transformer
  4.3  多語言詞元化技術
  4.4  命名實體識別中的Transformers
  4.5  自定義Hugging Face Transformers庫模型類
  4.6  NER的詞元化
  4.7  性能度量
  4.8  微調XLM-RoBERTa
  4.9  錯誤分析
  4.10  跨語言遷移
  4.11  用模型小部件進行交互
  4.12  本章小結
第5章  文本生成
  5.1  生成連貫文本的挑戰
  5.2  貪婪搜索解碼
  5.3  束搜索解碼
  5.4  採樣方法
  5.5  top-k和核採樣
  5.6  哪種解碼方法最好
  5.7  本章小結
第6章  文本摘要
  6.1  CNN/DailyMail數據集
  6.2  文本摘要pipeline
  6.3  比較不同的摘要
  6.4  度量生成文本的質量
  6.5  在CNN/DailyMail數據集上評估PEGASUS
  6.6  訓練摘要模型

  6.7  本章小結
第7章  構建問答系統
  7.1  構建基於評論的問答系統
  7.2  評估並改進問答pipeline
  7.3  生成式問答
  7.4  本章小結
第8章  Transformer模型調優
  8.1  以意圖識別為例
  8.2  創建性能基準
  8.3  通過知識蒸餾減小模型大小
  8.4  利用量化技術使模型運算更快
  8.5  基準測試量化模型
  8.6  使用ONNX和ONNX Runtime進行推理優化
  8.7  使用權重剪枝使模型更稀疏
  8.8  本章小結
第9章  零樣本學習和少樣本學習
  9.1  構建GitHub issue標記任務
  9.2  基線模型—樸素貝葉斯
  9.3  零樣本學習
  9.4  少樣本學習
  9.5  利用無標注數據
  9.6  本章小結
第10章  從零訓練Transformer模型
  10.1  如何尋找大型數據集
  10.2  構建詞元分析器
  10.3  從零訓練一個模型
  10.4  結果與分析
  10.5  本章小結
第11章  未來發展趨勢
  11.1  Transformer的擴展
  11.2  其他應用領域
  11.3  多模態的Transformer
  11.4  繼續前行的建議

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