Transformer自然语言处理实战：使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用

📚 基本信息

  • 书名：Transformer自然语言处理实战：使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用
  • 作者：[澳] 路易斯·汤斯顿, [瑞士] 莱安德罗·冯·韦拉, [法] 托马斯·沃尔夫
  • 出版社：机械工业出版社
  • 出版时间：2023/12/1
  • 字数：181千字

💡 推荐语

全面介绍Transformer模型的基础知识和快速入门方式。

📖 内容简介

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。

✍️ 作者简介

作者路易斯·汤斯顿，是Hugging Face机器学习工程师，致力于为NLP社区开发实用工具，并帮助人们更好地使用这些工具。

🏢 出版社介绍

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
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