本书聚焦谷歌公司开发的BERT自然语言处理模型，由浅入深地介绍了BERT的工作原理、BERT的各种变体及其应用。本书呈现了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练BERT模型、如何使用BERT模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务，以及如何将BERT模型应用于多种语言。通读本书后，读者不仅能够系统了解有关BERT的各种概念、术语和原理，还能够使用BERT模型及其变体执行各种自然语言处理任务。

BERT (bidirectional encoder representations from transformer) has revolutionized the world of natural language processing (NLP) with promising results. This book is an introductory guide that will help you get to grips with Google's BERT architecture. With a detailed explanation of the transformer architecture, this book will help you understand how the transformer's encoder an...(展开全部)

【本书原版在 Amazon 获 4.1 星评，使用 BERT 建立和训练最先进自然语言处理模型的优秀实用书籍】 本书用简单的文字清晰阐释 BERT 背后的复杂原理，让你轻松上手 NLP 领域的里程碑式模型。本书内含 200+ 张示意图，示例涵盖文本分类、文本摘要、问答等 常见任务。 【内容简介】 本书聚焦谷歌公司开发的 BERT 自然语言处理模型，由浅入深地介绍了 BERT 的工作原理、BERT 的各种变体及其应用。本书呈现了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练 BERT 模型、如何使用 BERT 模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游 任务，以及如何将 BERT 模型应用于多种语言。通读本书后，读者不仅能够全面了解有关 BERT 的各种概念、术语和原理，还能够使用 BERT 模型及其变体执行各种自然语言处...(展开全部)

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本书综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers，书中包括最基础的工具集的用例演示，也包括具体的项目实战，以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然语言处理项目的一般研发流程，并能研发自己的自然语言处理项目。 本书共14章，分为工具集基础用例演示篇（第1~6章），详细讲解HuggingFace工具集的基本使用方法。中文项目实战篇（第7~12章），通过几个实战项目演示使用HuggingFace工具集研发自然语言处理项目的一般流程。预训练模型底层原理篇（13~14章），详细阐述了预训练模型的设计思路和计算原理。 本书将使用最简单浅显的语言，带领读者快速地了解HuggingFace工具集的使用方法。通过本书中实战项目的学习，读者可以掌握一般的自然语言处理项目的研发流程。通过本书中预训练模型底层原理的学习，能够让读者知其然也知其所以然，做到融会贯通。 本书适合有PyTorch编程基础的读者阅读，也适合作为对自然语言处理感兴趣的读者的参考图书。

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