HuggingFace 自然語言處理詳解 — 基於 BERT 中文模型的任務實戰
李福林
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2023-04-01
- 定價: $414
- 售價: 8.5 折 $352
- 貴賓價: 8.0 折 $331
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 226
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 730262853X
- ISBN-13: 9787302628538
-
相關分類:
Text-mining
-
相關翻譯:
Hugging Face 模型及資料大公開 - 利用 BERT 建立全中文 NLP 應用 (繁中版)
立即出貨
買這商品的人也買了...
-
CUDA 並行程序設計 : GPU 編程指南 (CUDA Programming: A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs)$594$564 -
GAN 對抗式生成網路 (GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks)$750$638 -
基於 BERT 模型的自然語言處理實戰$828$787 -
全中文自然語言處理：Pre-Trained Model 方法最新實戰$880$695 -
持續 API 管理｜在不斷演變的生態系統中做出正確決策, 2/e (Continuous API Management: Making the Right Decisions in an Evolving Landscape, 2/e)$580$458 -
$458BERT 基礎教程：Transformer 大模型實戰 -
Power BI 最強入門：AI視覺圖表 + 智慧決策 + 雲端分享 王者歸來 (全彩印刷) (第二版)$650$514 -
$505知識圖譜實戰 -
Real Python 人氣站長教你動手寫程式 - 不說教也能心領神會的引導式實作課 (Python Basics: A Practical Introduction to Python 3, 4/e)$750$638 -
自然語言處理之 BERT 模型算法、架構和案例實戰$539$512 -
$505Python 自然語言處理實戰 -
GPT 語言模型大揭密：OpenAI API 應用全攻略，打造頂尖 NLP 產品 (GPT-3: The Ultimate Guide to Building NLP Products with OpenAI API)$600$468 -
$653Python 機器學習項目實戰 -
Python - 最強入門 ChatGPT 助攻邁向數據科學之路 - 王者歸來 (全彩印刷第四版)$1,200$948 -
ChatGPT 原理，從 PyTorch 中的 NLP 功能讓你一腳跨入自然語言$880$695 -
駕馭 ChatGPT 4: 探索 Azure OpenAI 與 Cognitive Service for Language 開發實踐 (使用.NET 與 Node.js)$650$507 -
從 AI 到 生成式 AI：40個零程式的實作體驗，培養新世代人工智慧素養$560$442 -
精通 API 架構｜設計、營運和發展基於 API 的系統 (Mastering API Architecture: Design, Operate, and Evolve Api-Based Systems)$680$537 -
ChatGPT 開發手冊 - 用 OpenAI API ‧ LangChain ‧ Embeddings 設計 Plugin、LINE/Discord bot、股票分析與客服自動化助理$750$593 -
$454從零開始大模型開發與微調：基於 PyTorch 與 ChatGLM -
Hugging Face 模型及資料大公開 - 利用 BERT 建立全中文 NLP 應用$720$569 -
圖解 IT 大全：掌握數位科技趨勢，透視未來商業模式的 148個關鍵$550$435 -
LangChain 入門指南：構建高可復用、可擴展的 LLM 應用程序$505$475 -
$454ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調 -
LLM 大型語言模型的絕世祕笈：27路獨步劍法，帶你闖蕩生成式 AI 的五湖四海 （iThome鐵人賽系列書）$650$507
相關主題
商品描述
本書綜合性講解HuggingFace社區提供的工具集datasets和transformers，書中包括最基礎的工具集的用例演示，也包括具體的項目實戰，以及預訓練模型的底層設計思路和實現原理的介紹。通過本書的學習，讀者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然語言處理項目的一般研發流程，並能研發自己的自然語言處理項目。 本書共14章，分為工具集基礎用例演示篇（第1~6章），詳細講解HuggingFace工具集的基本使用方法。中文項目實戰篇（第7~12章），通過幾個實戰項目演示使用HuggingFace工具集研發自然語言處理項目的一般流程。預訓練模型底層原理篇（13~14章），詳細闡述了預訓練模型的設計思路和計算原理。 本書將使用最簡單淺顯的語言，帶領讀者快速地瞭解HuggingFace工具集的使用方法。通過本書中實戰項目的學習，讀者可以掌握一般的自然語言處理項目的研發流程。通過本書中預訓練模型底層原理的學習，能夠讓讀者知其然也知其所以然，做到融會貫通。 本書適合有PyTorch編程基礎的讀者閱讀，也適合作為對自然語言處理感興趣的讀者的參考圖書。
目錄大綱
工具集基礎用例演示篇
第1章 HuggingFace簡介 3
第2章 使用編碼工具 6
2.1 編碼工具簡介 6
2.2 編碼工具工作流示意 6
2.3 使用編碼工具 8
2.4 小結 15
第3章 使用數據集工具 16
3.1 數據集工具介紹 16
3.2 使用數據集工具 17
3.2.1 數據集加載和保存 17
3.2.2 數據集基本操作 19
3.2.3 將數據集保存為其他格式 24
3.3 小結 25
第4章 使用評價指標工具 26
4.1 評價指標工具介紹 26
4.2 使用評價指標工具 26
4.3 小結 27
第5章 使用管道工具 28
5.1 管道工具介紹 28
5.2 使用管道工具 28
5.2.1 常見任務演示 28
5.2.2 替換模型執行任務 34
5.3 小結 35
第6章 使用訓練工具 36
6.1 訓練工具介紹 36
6.2 使用訓練工具 36
6.2.1 準備數據集 36
6.2.2 定義模型和訓練工具 39
6.2.3 訓練和測試 43
6.3 小結 47
中文項目實戰篇
第7章 實戰任務1：中文情感分類 51
7.1 任務簡介 51
7.2 數據集介紹 51
7.3 模型架構 52
7.4 實現代碼 53
7.4.1 準備數據集 53
7.4.2 定義模型 58
7.4.3 訓練和測試 60
7.5 小結 64
第8章 實戰任務2：中文填空 65
8.1 任務簡介 65
8.2 數據集介紹 65
8.3 模型架構 66
8.4 實現代碼 67
8.4.1 準備數據集 67
8.4.2 定義模型 73
8.4.3 訓練和測試 76
8.5 小結 79
第9章 實戰任務3：中文句子關系推斷 81
9.1 任務簡介 81
9.2 數據集介紹 81
9.3 模型架構 82
9.4 實現代碼 83
9.4.1 準備數據集 83
9.4.2 定義模型 88
9.4.3 訓練和測試 90
9.5 小結 92
第10章 實戰任務4：中文命名實體識別 93
10.1 任務簡介 93
10.2 數據集介紹 93
10.3 模型架構 95
10.4 實現代碼 96
10.4.1 準備數據集 96
10.4.2 定義模型 102
10.4.3 訓練和測試 105
10.5 小結 115
第11章 使用TensorFlow訓練 116
11.1 任務簡介 116
11.2 數據集介紹 116
11.3 模型架構 116
11.4 實現代碼 117
11.4.1 準備數據集 117
11.4.2 定義模型 121
11.4.3 訓練和測試 123
11.5 小結 132
第12章 使用自動模型 133
12.1 任務簡介 133
12.2 數據集介紹 134
12.3 模型架構 134
12.4 實現代碼 135
12.4.1 準備數據集 135
12.4.2 加載自動模型 137
12.4.3 訓練和測試 138
12.5 深入自動模型源代碼 141
12.6 小結 147
預訓練模型底層原理篇
第13章 手動實現Transformer 151
13.1 Transformer架構 151
13.2 註意力 152
13.2.1 為什麽需要註意力 152
13.2.2 註意力的計算過程 153
13.2.3 註意力計算的矩陣形式 155
13.2.4 多頭註意力 156
13.3 位置編碼 157
13.3.1 為什麽需要位置編碼 157
13.3.2 位置編碼計算過程 157
13.4 MASK 159
13.4.1 PAD MASK 159
13.4.2 上三角MASK 160
13.5 Transformer計算流程 161
13.5.1 編碼器 161
13.5.2 整體計算流程 162
13.5.3 解碼器解碼過程詳細講解 163
13.5.4 總體架構 164
13.6 簡單翻譯任務 165
13.6.1 任務介紹 165
13.6.2 定義數據集 166
13.6.3 定義MASK函數 169
13.6.4 定義Transformer工具子層 171
13.6.5 定義Transformer模型 176
13.6.6 訓練和測試 180
13.7 兩數相加任務 184
13.7.1 任務介紹 184
13.7.2 實現代碼 185
13.7.3 訓練和測試 186
13.8 小結 189
第14章 手動實現BERT 190
14.1 BERT架構 190
14.2 數據集處理 191
14.2.1 數據處理過程概述 191
14.2.2 數據集介紹 193
14.2.3 數據處理實現代碼 193
14.3 PyTorch提供的Transformer工具層介紹 201
14.4 手動實現BERT模型 211
14.4.1 準備數據集 211
14.4.2 定義輔助函數 215
14.4.3 定義BERT模型 217
14.4.4 訓練和測試 219
14.5 小結 226
VI
VII
