基于BERT模型的自然语言处理实战
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库存8件
作者李金洪
出版社电子工业出版社
ISBN9787121414084
出版时间2021-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数380页
字数532千字
定价138元
货号SC:9787121414084
上书时间2024-10-28
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商品详情
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内容简介:
本书介绍如何在PyTorch框架中使用BERT模型完成自然语言处理（NLP）任务。BERT模型是当今处理自然语言任务效果优选的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。本书共3篇。第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识，以及编程环境的搭建；第2篇介绍了PyTorch编程基础，以及BERT模型的原理、应用和可解释性；第3篇是BERT模型实战，帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，完成自然语言处理任务。通过本书，读者可以熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型，轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端。本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对自然语言处理、BERT模型感兴趣的读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合计算机相关专业作为教学参考书。
目录:
★★第1篇 入门——基础知识与编程框架
第1章 BERT模型很强大，你值得拥有/2
★1.1 全球欢腾，喜迎BERT模型/2
★1.2 为什么BERT模型这么强/3
★1.3 怎么学习BERT模型/4
1.3.1 BERT模型的技术体系/4
1.3.2 学好自然语言处理的4件套——神经网络的基础知识、NLP的基础知识、编程框架的使用、BERT模型的原理及应用/4
1.3.3 学习本书的前提条件/5
★1.4 自然语言处理的技术趋势/5
1.4.1 基于超大规模的高精度模型/6
1.4.2 基于超小规模的高精度模型/6
1.4.3 基于小样本训练的模型/6
第2章 神经网络的基础知识——可能你掌握得也没有那么牢/7
★2.1 什么是神经网络/7
2.1.1 神经网络能解决哪些问题/7
2.1.2 神经网络的发展/7
2.1.3 什么是深度学习/8
2.1.4 什么是图神经网络/8
2.1.5 什么是图深度学习/9
★2.2 神经网络的工作原理/10
2.2.1 了解单个神经元/10
2.2.2 生物神经元与计算机神经元模型的结构相似性/12
2.2.3 生物神经元与计算机神经元模型的工作流程相似性/12
2.2.4 神经网络的形成/13
★2.3 深度学习中包含了哪些神经网络/13
2.3.1 全连接神经网络/13
2.3.2 卷积神经网络/17
2.3.3 循环神经网络/23
2.3.4 带有注意力机制的神经网络/30
2.3.5
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