Transformer自然語言處理實戰-使用Hugging Face Transformers庫構建NLP應用 9787

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書名:Transformer自然語言處理實戰-使用Hugging Face Transformers庫構建NLP應用
ISBN:9787111741923
出版社:機械工業
著編譯者:(澳)路易斯.湯斯頓 (瑞士)萊安德羅.馮.韋拉 (法)托馬
頁數:343
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1610692
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【台灣高等教育出版社簡體書】 Transformer自然語言處理實戰-使用Hugging Face Transformers庫構建NLP應用 787111741923 (澳)路易斯.湯斯頓 (瑞士)萊安德羅.馮.韋拉 (法)托馬

內容簡介

本書涵蓋了Transformer在NLP領域的主要應用。首先介紹Transformer模型和Hugging Face生態系統。然後重點介紹情感分析任務以及Trainer API、Transformer的架構,並講述了在多語言中識別文本內實體的任務,以及Transformer模型生成文本的能力,還介紹了解碼策略和度量指標。接著深入挖掘了文本摘要這個複雜的序列到序列的任務,並介紹了用於此任務的度量指標。之後聚焦于構建基於評論的問答系統,介紹如何基於Haystack進行信息檢索,探討在缺乏大量標註數據的情況下提高模型性能的方法。最後展示如何從頭開始構建和訓練用於自動填充Python源代碼的模型,並總結Transformer面臨的挑戰以及將這個模型應用於其他領域的一些新研究。

作者簡介

路易斯·湯斯頓(Lewis Tunstall)是Hugging Face機器學習工程師,致力於為NLP社區開發實用工具,並幫助人們更好地使用這些工具。

目錄


前言
第1章 歡迎來到Transformer的世界
1 1 編碼器-解碼器框架
1 2 注意力機制
1 3 NLP的遷移學習
1 4 Hugging FaceTransformers庫:提供規範化介面
1 5 Transformer應用概覽
1 6 Hugging Face生態系統
1 7 Transformer的主要挑戰
1 8 本章小結
第2章 文本分類
2 1 數據集
2 2 將文本轉換成詞元
2 3 訓練文本分類器
2 4 本章小結
第3章 Transformer架構剖析
3 1 Transformer架構
3 2 編碼器
3 3 解碼器
3 4 認識Transformer
3 5 本章小結
第4章 多語言命名實體識別
4 1 數據集
4 2 多語言Transformer
4 3 多語言詞元化技術
4 4 命名實體識別中的Transformers
4 5 自定義Hugging Face Transformers庫模型類
4 6 NER的詞元化
4 7 性能度量
4 8 微調XLM-RoBERTa
4 9 錯誤分析
4 10 跨語言遷移
4 11 用模型小部件進行交互
4 12 本章小結
第5章 文本生成
5 1 生成連貫文本的挑戰
5 2 貪婪搜索解碼
5 3 束搜索解碼
5 4 採樣方法
5 5 top-k和核採樣
5 6 哪種解碼方法最好
5 7 本章小結
第6章 文本摘要
6 1 CNN/DailyMail數據集
6 2 文本摘要pipeline
6 3 比較不同的摘要
6 4 度量生成文本的質量
6 5 在CNN/DailyMail數據集上評估PEGASUS
6 6 訓練摘要模型
6 7 本章小結
第7章 構建問答系統
7 1 構建基於評論的問答系統
7 2 評估並改進問答pipeline
7 3 生成式問答
7 4 本章小結
第8章 Transformer模型調優
8 1 以意圖識別為例
8 2 創建性能基準
8 3 通過知識蒸餾減小模型大小
8 4 利用量化技術使模型運算更快
8 5 基準測試量化模型
8 6 使用ONNX和ONNX Runtime進行推理優化
8 7 使用權重剪枝使模型更稀疏
8 8 本章小結
第9章 零樣本學習和少樣本學習
9 1 構建GitHub issue標記任務
9 2 基線模型—樸素貝葉斯
9 3 零樣本學習
9 4 少樣本學習
9 5 利用無標註數據
9 6 本章小結
第10章 從零訓練Transformer模型
10 1 如何尋找大型數據集
10 2 構建詞元分析器
10 3 從零訓練一個模型
10 4 結果與分析
10 5 本章小結
第11章 未來發展趨勢
11 1 Transformer的擴展
11 2 其他應用領域
11 3 多模態的Transformer
11 4 繼續前行的建議
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