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1-50章
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共95章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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前言
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引言
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第1章 Transformer与自然语言处理概述
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1.1 Transformer的基础架构与原理
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1.2 深度学习经典架构CNN和RNN的局限性
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1.3 自注意力机制
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1.4 BERT双向编码器与GPT单向生成器
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1.5 基于Transformer的迁移学习
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1.6 Hugging Face平台开发基础
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1.7 本章小结
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1.8 思考题
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第2章 文本预处理与数据增强
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2.1 文本数据清洗与标准化
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2.2 分词与嵌入技术
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2.3 字符级别与词级别的嵌入方法
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2.4 数据集格式与标签处理
2.5 数据增强方法
2.6 本章小结
2.7 思考题
第3章 基于Transformer的文本分类
3.1 传统的规则与机器学习的文本分类对比
3.2 BERT模型在文本分类中的应用
3.3 数据集加载与预处理
3.4 文本分类中的微调技巧
3.5 本章小结
3.6 思考题
第4章 依存句法与语义解析
4.1 依存句法的基本概念
4.2 基于Tree-LSTM的依存句法打分方法
4.3 使用GNN实现依存关系
4.4 Transformer在依存解析中的应用
4.5 依存句法与语义角色标注的结合
4.6 本章小结
4.7 思考题
第5章 序列标注与命名实体识别
5.1 序列标注任务与常用方法
5.2 双向LSTM与CRF的结合
5.3 BERT在命名实体识别中的应用
5.4 实体识别任务的模型评估
5.5 结合Gazetteers与实体识别
5.6 本章小结
5.7 思考题
第6章 文本生成任务的Transformer实现
6.1 生成式文本任务的基本方法
6.2 优化生成策略
6.3 T5模型在文本摘要中的应用
6.4 生成式Transformer模型的比较
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