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★★★★★【全中文自然語言處理】★★★★★還在對huggingface上的預訓練模型(bert-base)等都是針對歐美語系感到困擾嗎？本書就是為中文世界讀者專屬打造的，讓你一窺中文模型的自然語言處理！自然語言處理(NLP)號稱「人工智慧皇冠上的珍珠」，是AI世界中最先進也是應用最廣的領域。從早期的知識模型，到中間的統計模型，一直到最新的神經網路模型，早已服務於你所看到的任何大型系統，包括Google的關鍵字排名、Google翻譯、購物網站推薦系統、Siri/OK Google等，都是NLP產出的精華。如果你還以為CNN、GAN等圖型處理的AI架構很有趣，換到NLP領域中，你會發現更多驚奇！本書從預訓練模型的角度對理性主義和經驗主義這兩次重要的發展進行了系統性的論述，能夠幫助讀者深入了解這些技術背後的原理、相互之間的聯繫以及潛在的局限性，對於當前學術界和工業界的相關研究與應用都具有重要的價值。本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成，其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型，由這些專家親著的內容，絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。本書特色◎不只英文，還有中文模型的自然語言處理以往的自然語言處理專書多以處理歐美語系為主，令使用中文為母語的我們甚感遺憾，如今，本書就是你第一本可深入了解「中文模型的自然語言處理」最棒的書籍！◎中文自然語言處理的首席單位專家親著本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成，其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型，由這些專家親著的內容，絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。◎精美圖表、專業講解本書內含作者精心製作的圖表，有助於讀者理順思緒、更好地學習自然語言處理的奧妙。本書技術重點✪詞的獨熱表示、詞的分散式表示、文字的詞袋表示✪文字分類問題、結構預測問題、序列到序列問題✪NLTK 工具集、LTP 工具集、大規模預訓練資料✪多層感知器模型、卷積神經網路、循環神經網路、注意力模型✪情感分類實戰、詞性標注實戰✪Word2vec 詞向量、GloVe 詞向量✪靜態詞向量預訓練模型、動態詞向量預訓練模型✪預訓練語言模型、GPT、BERT✪模型蒸餾與壓縮、DistilBERT、TinyBERT、MobileBERT、TextBrewer✪生成模型、

自然語言處理被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。深度學習等技術的引入為自然語言處理技術帶來了一場革命，尤其是近年來出現的基於預訓練模型的方法，已成為研究自然語言處理的新範式。本書在介紹自然語言處理、深度學習等基本概念的基礎上，重點介紹新的基於預訓練模型的自然語言處理技術。本書包括基礎知識、預訓練詞向量和預訓練模型三大部分：基礎知識部分介紹自然語言處理和深度學習的基礎知識和基本工具；預訓練詞向量部分介紹靜態詞向量和動態詞向量的預訓練方法及應用；預訓練模型部分介紹幾種典型的預訓練語言模型及應用，以及預訓練模型的新進展。除了理論知識，本書還有針對性地結合具體案例提供相應的PyTorch 代碼實現，不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解，還能快速地實現自然語言處理模型，達到理論和實踐的統一。本書既適合具有一定機器學習基礎的高等院校學生、研究機構的研究者，以及希望深入研究自然語言處理算法的計算機工程師閱讀，也適合對人工智能、深度學習和自然語言處理感興趣的學生和希望進入人工智能應用領域的研究者參考。

本書是國家精品資源分享課程、中國大學 MOOC 課程主講教材《C 語言程式設計(第 3 版)》 的配套參考書。