本文主要是介绍好书强推丨HuggingFace自然语言处理详解，快速掌握HuggingFace这本书足够了，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
今天又来给大家推荐一本HuggingFace的好书，这本《HuggingFace自然语言处理详解》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，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。
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本书将使用最简单浅显的语言，带领读者快速了解HuggingFace工具集的使用方法。通过本书实战项目的学习，读者可以掌握一般的自然语言处理项目的研发流程。通过本书预训练模型底层原理的学习，读者能够知其然也知其所以然，做到融会贯通。
作者简介
李福林：一个在IT领域摸爬滚打十多年的老程序员、培训师，精通多种IT技术，具有软件设计师职称。分享了多部AI技术教程，受到了读者的广泛赞誉。现任职于阳狮集团，担任算法工程师职位。教学风格追求化繁为简，务实而不空谈，课程设计思路清晰，课程演绎说理透彻，对AI领域技术有自己独到的见解。
适宜人群
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！
章节内容
本书分为3篇共14章：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（第13、14章），详细阐述了预训练模型的设计思路和计算原理。
工具集基础用例演示篇
第1章 HuggingFace简介 3
第2章 使用编码工具 6
- 2.1 编码工具简介 6
- 2.2 编码工具工作流示意 6
- 2.3 使用编码工具 8
- 2.4 小结 15
第3章 使用数据集工具 16
- 3.1 数据集工具介绍 16
- 3.2 使用数据集工具 17
- 3.3 小结 25
第4章 使用评价指标工具 26
- 4.1 评价指标工具介绍 26
- 4.2 使用评价指标工具 26
- 4.3 小结 27
第5章 使用管道工具 28
- 5.1 管道工具介绍 28
- 5.2 使用管道工具 28
- 5.3 小结 35
第6章 使用训练工具 36
- 6.1 训练工具介绍 36
- 6.2 使用训练工具 36
- 6.3 小结 47
中文项目实战篇
第7章 实战任务1：中文情感分类 51
- 7.1 任务简介 51
- 7.2 数据集介绍 51
- 7.3 模型架构 52
- 7.4 实现代码 53
- 7.5 小结 64
第8章 实战任务2：中文填空 65
- 8.1 任务简介 65
- 8.2 数据集介绍 65
- 8.3 模型架构 66
- 8.4 实现代码 67
- 8.5 小结 79
第9章 实战任务3：中文句子关系推断 81
- 9.1 任务简介 81
- 9.2 数据集介绍 81
- 9.3 模型架构 82
- 9.4 实现代码 83
- 9.5 小结 92
第10章 实战任务4：中文命名实体识别 93
- 10.1 任务简介 93
- 10.2 数据集介绍 93
- 10.3 模型架构 95
- 10.4 实现代码 96
- 10.5 小结 115
第11章 使用TensorFlow训练 116
- 11.1 任务简介 116
- 11.2 数据集介绍 116
- 11.3 模型架构 116
- 11.4 实现代码 117
- 11.5 小结 132
第12章 使用自动模型 133
- 12.1 任务简介 133
- 12.2 数据集介绍 134
- 12.3 模型架构 134
- 12.4 实现代码 135
- 12.5 深入自动模型源代码 141
- 12.6 小结 147
预训练模型底层原理篇
第13章 手动实现Transformer 151
- 13.1 Transformer架构 151
- 13.2 注意力 152
- 13.3 位置编码 157
- 13.4 MASK 159
- 13.5 Transformer计算流程 161
- 13.6 简单翻译任务 165
- 13.7 两数相加任务 184
- 13.8 小结 189
第14章 手动实现BERT 190
- 14.1 BERT架构 190
- 14.2 数据集处理 191
- 14.3 PyTorch提供的Transformer工具层介绍 201
- 14.4 手动实现BERT模型 211
- 14.5 小结 226
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