本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。起首先容Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点先容情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构,并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务,以及Transformer模型天生文本的本领,还先容了解码计谋和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务,并先容了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于批评的问答系统,先容怎样基于Haystack举行信息检索,探讨在缺乏大量标注数据的环境下提高模型性能的方法。最后展示怎样从头开始构建和训练用于自动添补Python源代码的模型,并总结Transformer面临的挑战以及将这个模型应用于其他领域的一些新研究。 点击下载