动手学自然语言处理 在当前人工智能技术飞速发展的背景下,学习任何一本技术书籍都要考虑技术内容的时效性和前沿性。在人工智能特别是在自然语言处理(NLP)这一前沿且日益重要的领域,新技术、新模型层出不穷,如Transformer、BERT、GPT系列等模型的诞生,极大地推动了该领域的发展。 在人工智能... (展开) 2 0回应 ...
第8章预训练语言模型114 8.1ELMo:基于语言模型的上下文相关词嵌入114 8.2BERT:基于Transformer的双向编码器表示115 8.2.1掩码语言模型115 8.2.2BERT模型116 8.2.3预训练116 8.2.4微调与提示117 8.2.5BERT代码演示117 8.2.6BERT模型扩展121 8.3GPT:基于Transformer的生成式预训练语言模型122 8.3.1GPT模型的历史122 ...
在人工智能特别是在自然语言处理(NLP)这一前沿且日益重要的领域,新技术、新模型层出不穷,如Transformer、BERT、GPT系列等模型的诞生,极大地推动了该领域的发展。在人工智能领域,动手能力尤为重要。《动手学自然语言处理》沿用了上海交大俞勇教授“动手学”系列的写作风格,本书不仅详细介绍了自然语言处理经典及最新的模...
动手学自然语言处理 深研大模型背后的自然语言处理技术,上海交通大学ACM班创办人俞勇教授团队 作者:屠可伟王新宇曲彦儒俞勇出版社:人民邮电出版社出版时间:2024年05月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥85.30 定价 ¥89.80 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮...
第三部分介绍自然语言的结构建模,包括成分句法分析、依存句法分析、语义分析、篇章分析。本书将自然语言处理的理论与实践相结合,提供所介绍方法的代码示例,能够帮助读者掌握理论知识并进行动手实践。 本书适合作为高校自然语言处理课程的教材,也可作为相关行业的研究人员和开发人员的参考资料。
第六章 自然语言处理 6.1 分词器 6.2 预训练之数据处理 6.3 预训练 6.3 预训练 在第6.2节中,我们介绍了数据处理,包含了input_ids和labels,其中input_ids的15%单词中的80%被掩盖掉,替换成[MASK]。 例如: input_ids: [ 113 1136 1167 103 2539 1557 1107 6211 114 2286 137 118 137 18579 3509 1104 144...
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基于PyTorch的情感分析数据读取与预处理: importosimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#@saved2l.DATA_HUB['aclImdb']=('http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz','01ada507287d82875905620988597833ad4e0903')data_dir=d2l.download_extract('aclImdb','aclImdb')#@save...
深度学习(自然语言处理)Seq2Seq学习笔记(动手实践) 目录 0. 前言 1. Seq2Seq模型简介 2. 代码复现 2.1 Introduction: 2.2 准备数据: 2.3 训练、验证和测试数据集 2.4 创建Seq2Seq Model 2.4.1 编码器Encoder: 2.4.2 Decoder 2.5 实现Seq2Seq模型...