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共88章
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O'Reilly Media, Inc.介绍
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本书赞誉
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序
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前言
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第1章 欢迎来到Transformer的世界
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1.1 编码器-解码器框架
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1.2 注意力机制
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1.3 NLP的迁移学习
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1.4 Hugging Face Transformers库：提供规范化接口
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1.5 Transformer应用概览
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1.6 Hugging Face生态系统
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1.7 Transformer的主要挑战
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1.8 本章小结
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第2章 文本分类
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2.1 数据集
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2.2 将文本转换成词元
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2.3 训练文本分类器
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2.4 本章小结
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第3章 Transformer架构剖析
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3.1 Transformer架构
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3.2 编码器
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3.3 解码器
3.4 认识Transformer
3.5 本章小结
第4章 多语言命名实体识别
4.1 数据集
4.2 多语言Transformer
4.3 多语言词元化技术
4.4 命名实体识别中的Transformers
4.5 自定义Hugging Face Transformers库模型类
4.6 NER的词元化
4.7 性能度量
4.8 微调XLM-RoBERTa
4.9 错误分析
4.10 跨语言迁移
4.11 用模型小部件进行交互
4.12 本章小结
第5章 文本生成
5.1 生成连贯文本的挑战
5.2 贪婪搜索解码
5.3 束搜索解码
5.4 采样方法
5.5 top-k和核采样
5.6 哪种解码方法最好
5.7 本章小结
第6章 文本摘要
6.1 CNN/DailyMail数据集
6.2 文本摘要pipeline
6.3 比较不同的摘要
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