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HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战

HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战
内容简介:

《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers,书中包括最基础的工具集的用例演示,具体的项目实战,以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》的学习,读者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法,掌握自然语言处理项目的一般研发流程,并能研发自己的自然语言处理项目。

《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》分为3篇共14章:工具集基础用例演示篇(第1~6章),详细讲解HuggingFace工具集的基本使用目的一般流程;预训练模型底层原理篇(第13、14章),详细阐述了预训练模型的设计思路和计算原理。

《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》将使用最简单浅显的语言,带领读者快速了解HuggingFace工具集的使用方法。通过《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》实战项目的学习,读者可以掌握一般的自然语言处理项目的研发流程。通过《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》预训练模型底层原理的学习,读者能够知其然也知其所以然,做到融会贯通。方法;中文项目实战篇(第7~12章),通过几个实战项目演示使用HuggingFace工具集研发自然语言处理项

《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》适合有PyTorch编程基础的读者阅读,也适合作为对自然语言处理感兴趣的读者的参考图书。


李福林,一个在IT领域摸爬滚打十多年的老程序员、培训师,精通多种IT技术,具有软件设计师职称。分享了多部AI技术教程,受到了读者的广泛赞誉。现任职于阳狮集团,担任算法工程师职位。教学风格追求化繁为简,务实而不空谈,课程设计思路清晰,课程演绎说理透彻,对A领域技术有自己独到的见解。

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