● 自然語言處理大本營Huggingface介面安裝及說明● Huggingface模型、資料集，空間介紹● AutoModel、AutoTokenizer介紹● Attention架構完整實作介紹● PyTorch建立Transformer完整說明● TensorFlow建立Transformer完整說明● 用Huggingface手動架設一個BERTHuggingFace提供了一套強大的自然語言處理工具和標準研發流程。第1章介紹了這一流程和工具的概述。第2章深入介紹了編碼工具，展示了其工作原理和應用案例。第3章詳細介紹了資料集工具，包括資料集倉庫和基本操作。第4章評價指標的載入和使用方法。第5章引入管道工具，說明高效地處理自然語言處理任務。第6章示範訓練工具的使用，展示模型訓練的流程。從第7章到第10章，透過一系列中文自然語言處理實戰任務，包括情感分類、填空任務、句子關係推斷和命名實體識別，展示了工具集的實際應用能力。第11章探索了使用TensorFlow框架完成命名實體識別任務的方式。第12章深入研究了自動模型的使用，包括情感分類任務和原始程式碼的閱讀，以更好地理解模型內部工作原理。第13章和第14章則手動實現了Transformer模型和BERT模型，強調了底層模型理解和自訂模型的重要性。
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