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题名/责任者:

自然语言处理:基于预训练模型的方法/车万翔, 郭江, 崔一鸣著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2021.7

ISBN及定价:

978-7-121-41512-8/CNY118.00

载体形态项:

xx, 299页:彩图;24cm

并列正题名:

Natural language processing:a pre-trained model approach

其它题名:

基于预训练模型的方法

丛编项:

人工智能前沿技术丛书

个人责任者:

车万翔 著

个人责任者:

郭江 著

个人责任者:

崔一鸣 著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

责任者附注:

车万翔, 博士, 哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师, 社会计算与信息检索研究中心副主任。郭江, 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室, 博士后研究员。崔一鸣, 科大讯飞北京研究院副院长、资深级主管研究员。

书目附注:

有书目 (第287-294页)

提要文摘附注:

自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命, 尤其是近年来出现的基于预训练模型的方法, 已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上, 重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分: 基础知识部分介绍自然语言处理和深度学习的基础知识和基本工具; 预训练词向量部分介绍静态词向量和动态词向量的预训练方法及应用; 预训练模型部分介绍几种典型的预训练语言模型及应用, 以及预训练模型的最新进展。除了理论知识, 本书还有针对性地结合具体案例提供相应的PyTorch代码实现, 不仅能让读者对理论有更深刻的理解, 还能快速地实现自然语言处理模型, 达到理论和实践的统一。

使用对象附注:

本书既适合具有一定机器学习基础的高等院校学生、研究机构的研究者, 以及希望深入研究自然语言处理算法的计算机工程师阅读, 也适合对人工智能、深度学习和自然语言处理感兴趣的学生和希望进入人工智能应用领域的研究者参考

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