 BERT模型是当今处理自然语言任务效果最好的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术，今天要给大家介绍的书是基于Bert模型的自然语言处理实战。 本书内容 本书从零基础开始，介绍了与BERT模型相关的一系列知识与实现方法，包括神经网络的原理、NLP基础、PyTorch的使用、BERT模型的原理及实现、BERTology系列模型的原理及实现，以及BERT模型与图神经网络的结合。 本书一共分为3篇，共10章。 第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识，以及编程环境的搭建； 第2篇介绍了PyTorch编程基础，以及BERT模型的原理、应用和可解释性； 第3篇是BERT模型实战，帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，完成自然语言处理任务。
作者简介 李金洪：擅长神经网络、算法、协议分析、逆向、移动互联网安全架构等技术，先后担任过CAD算法工程师、手机游戏主程、架构师、项目经理、CTO、部门经理、资深产品总监等职位。目前创业中。 本书具有以下特色： 1．知识系统，逐层递进 本书涵盖了BERT模型的完整技术体系： 从神经网络的基础知识，到NLP的基础知识，再到BERT模型的原理及应用； 从BERTology系列模型的原理，到BERT模型与图神经网络的结合，再到多种场景下BERT模型的应用。 2．内容紧跟技术趋势 |
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