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【NLP最佳实践】Huggingface Transformers实战教程

内容简介

手把手带你学 ：快速入门Huggingface Transformers

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《Huggingface Transformers实战教程 》是专门针对HuggingFace开源的transformers库开发的实战教程，适合从事自然语言处理研究的学生、研究人员以及工程师等相关人员的学习与参考，目标是阐释transformers模型以及Bert等预训练模型背后的原理，通俗生动地解释transformers库的如何使用与定制化开发，帮助受众使用当前NLP前沿模型解决实际问题并取得优秀稳定的实践效果。

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学习大纲

01-认识transformers
02-文本分类实战：基于Bert的企业隐患排查分类模型
03-文本多标签分类实战：基于Bert对推特文本进行多标签分类
04-句子相似性识别实战：基于Bert对句子对进行相似性二分类
05-命名实体识别实战：基于Bert实现文本NER任务
06-多项选择任务实战：基于Bert实现SWAG常识问题的多项选择
07-文本生成实战：基于预训练模型实现文本文本生成
08-文本摘要实战：基于Bert实现文本摘要任务
09-文本翻译实战：基于Bert实现端到端的机器翻译
10-问答实战：基于预训练模型实现QA

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他