本文主要是介绍重磅 | 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！
前言
本书是一本全面介绍HuggingFace社区提供的两大核心工具集——datasets 和 transformers 的指南。
它不仅涵盖了基本的使用方法，还包括了实际项目的开发流程和预训练模型的设计理念与实现机制。本书分为三个部分：
- 工具集基础用例演示篇（第1～6章） —— 详细介绍HuggingFace工具集的基础操作和一般工作流程，确保读者能够迅速上手。
- 中文项目实战篇（第7～12章） —— 通过一系列中文自然语言处理项目的实战演练，让读者亲身体验从数据准备到模型训练的全过程。
- 预训练模型底层原理篇（第13、14章） —— 深入探讨预训练模型的设计思想和技术细节，帮助读者深刻理解模型背后的计算逻辑。
本书采用平易近人的语言风格，旨在使读者能够轻松掌握HuggingFace工具集的使用技巧，熟悉自然语言处理项目的研发流程，并具备独立开展项目的能力。无论是初学者还是有一定基础的开发者，都能从本书中获得实用的知识和技能。
本书适合已经具备一定Python编程基础，特别是熟悉PyTorch框架的读者。对于对自然语言处理感兴趣的读者而言，本书同样是一本宝贵的参考资料。
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目录
第1章 HuggingFace简介
介绍HuggingFace提出的标准研发流程和提供的工具集。
第2章 使用编码工具
介绍编码工具，包括编码工具的工作过程的示意，以及编码工具的用例。
第3章 使用数据集工具
介绍数据集工具，包括数据集仓库和数据集的基本操作。
第4章 使用评价指标工具
介绍评价指标，包括评价指标的加载和使用方法。
第5章 使用管道工具
介绍管道工具，并演示使用管道工具完成一些常见的自然语言处理任务。
第6章 使用训练工具
介绍训练工具，并演示使用训练工具完成一个情感分类任务。
第7章 实战任务1：中文情感分类
演示第1个实战任务，完成一个中文情感分类任务。
第8章 实战任务2：中文填空
演示第2个实战任务，完成一个中文填空任务。
第9章 实战任务3：中文句子关系推断
演示第3个实战任务，完成一个中文句子关系推断任务。
第10章 实战任务4：中文命名实体识别
演示第4个实战任务，完成一个中文命名实体识别任务。
第11章 使用TensorFlow训练
演示使用TensorFlow框架完成中文命名实体识别任务。
第12章 使用自动模型
演示使用自动模型完成一个情感分类任务，并阅读源代码深入了解自动模型的工作原理。
第13章 手动实现Transformer
演示手动实现Transformer模型，并完成两个实验性质的翻译任务。
第14章 手动实现BERT
演示手动实现BERT模型，并演示BERT模型的训练过程。
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