Natural Language Processing with transformers. 本项目面向的对象是:NLP初学者、transformer初学者 有一定的python、pytorch编程基础 对前沿的transformer模型感兴趣 了解和知道简单的深度学习模型本项目的愿景是:希望结合形象生动的原理讲解和多个动手实践项目,帮助初学者快速入门深度学习时代的NLP。
$ git clone https://github.com/nlp-with-transformers/notebooks.git $ cd notebooks Next, run the following command to create a conda virtual environment that contains all the libraries needed to run the notebooks: $ conda env create -f environment.yml Note: You'll need a GPU that supports ...
GitHub上最火的NLP项目,标星13000+,现在迎来重大更新。 刚刚, 抱抱脸(Hugging Face)团队,放出了transformers 2.0版本。 一方面,实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。 你可以在TPU上训练模型,然后再Pytorch上测试,最后通过TensorFlow部署。 另一方面,也集成了超过32个经过100多种语言预训练的模型。最新...
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers(GitHub超1.5万星)、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。 即便你不是做人工智能的,也可能对这个名字有所耳闻,Hugging Face App在国外青少年中也有不小的影响力。 今天我们带来的是由Hugging Face团队深度学习和计算语言学...
GitHub上最火的NLP项目,标星13000+,现在迎来重大更新。 刚刚, 抱抱脸(Hugging Face)团队,放出了transformers 2.0版本。 一方面,实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。 你可以在TPU上训练模型,然后再Pytorch上测试,最后通过TensorFlow部署。
🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨让最先进的 NLP 技术人人易用。 🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过model hub与社区共享。同时,每个定义的...
https://github.com/changwookjun/nlp-paper 看了一下,这个项目的作者changwookjun貌似是韩国人,项目按主题分类整理了自然语言处理的相关文献列表,很详细,包括 Bert系列、Transformer系列、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答系统、机器翻译、自动生成等以及NLP子任务系列,包括分词、命名实体识别、句法分析、词义消歧等等...
注意力机制是机器学习中嵌入的一个网络结构,主要用来学习输入数据对输出数据贡献;注意力机制在NLP和CV中均有使用,本文从注意力机制的起源和演进开始,并主要介绍注意力机制以及在cv中的各类注意力机制。 前言 大家好,我是张大刀。 transformer从2020年开始在cv领域通过vision transformer大放异彩过后,让cv和nlp走入大一统...
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for LanguageUnderstanding(2018) 代码实现 BERT_Torch.ipynb 部分内容截图 TextCNN的两种实现方式(使用TensorFlow和Pytorch) 总结 推荐github上的一个NLP代码教程:nlp-tutorial,一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP(自然语言处理)的教程,教程中的大多数NLP模型都使用少...
🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨让最先进的 NLP 技术人人易用。 🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过model hub与社区共享。同时,每个定义的...