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- 题名/责任者:
- Transformer自然语言处理实战:使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用/(澳)路易斯·汤斯顿(Lewis Tunstall),(瑞士)莱安德罗·冯·韦拉(Leandro von Werra),(法)托马斯·沃尔夫(Thomas Wolf)著 叶伟民,叶志远译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2024.01
- ISBN及定价:
- 978-7-111-74192-3/CNY139.00
- 载体形态项:
- 343页:图,照片;24cm
- 并列正题名:
- Natural language processing with transformers:building language applications with hugging face
- 个人责任者:
- (澳) 汤斯顿 (Tunstall, Lewis) 著
- 个人责任者:
- (瑞士) 韦拉 (Werra, Leandro von) 著
- 个人责任者:
- (法) 沃尔夫 (Wolf, Thomas) 著
- 个人次要责任者:
- 叶伟民 译
- 个人次要责任者:
- 叶志远 译
- 学科主题:
- 自然语言处理
- 中图法分类号:
- TP391
- 一般附注:
- O'REILLY
- 版本附注:
- O'Reilly Media, Inc.授权出版
- 出版发行附注:
- 限中国大陆发行
- 相关题名附注:
- 封面英文题名:Natural language processing with transformers: building language applications with hugging face
- 提要文摘附注:
- 本书首先介绍Transformer模型和Hugging Face生态系统。然后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。
- 使用对象附注:
- 本书适用于AI领域的数据科学家和机器学习工程师
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP391/269 | 00798313 | 书库 (图书定位请点击这里) | 可借 | 书库 | |
TP391/269 | 00798314 | 书库 (图书定位请点击这里) | 可借 | 书库 |
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