自然语言处理必备神器Huggingface系列实战

自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
共10节 5人在学 课程详情
  • 1 节Huggingface与NLP介绍解读

    • 第一章:Huggingface与NLP介绍解读
  • 2 节Transformer工具包基本操作实例解读

    • 1-工具包与任务整体介绍
    • 2-NLP任务常规流程分析
    • 3-AttentionMask配套使用方法
    • 4-文本切分方法实例解读
    • 5-数据集与模型
    • 6-数据Dataloader封装
    • 7-模型训练所需配置参数
    • 8-模型训练DEMO
  • 3 节BERT系列算法解读

    • 1-BERT模型训练方法解读
    • 2-ALBERT基本定义
    • 3-ALBERT中的简化方法解读
    • 4-RoBerta模型训练方法解读
    • 5-DistilBert模型解读
  • 4 节文本标注工具与NER实例

    • 1-文本标注工具Doccano配置方法
    • 2-命名实体识别任务标注方法实例
    • 3-标注导出与BIO处理
    • 4-标签处理并完成对齐操作
    • 5-预训练模型加载与参数配置
    • 6-模型训练与输出结果预测
  • 5 节文本预训练模型构建实例

    • 1-预训练模型效果分析
    • 2-文本数据截断处理
    • 3-预训练模型自定义训练
  • 6 节GPT系列算法

    • 1-GPT系列算法概述
    • 2-GPT三代版本分析
    • 3-GPT初代版本要解决的问题
    • 4-GPT第二代版本训练策略
    • 5-采样策略与多样性
    • 6-GPT3的提示与生成方法
    • 7-应用场景CODEX分析
    • 8-DEMO应用演示
  • 7 节GPT训练与预测部署流程

    • 1-生成模型可以完成的任务概述
    • 2-数据样本生成方法
    • 3-训练所需参数解读
    • 4-模型训练过程
    • 5-部署与网页预测展示
  • 8 节文本摘要建模

    • 1-中文商城评价数据处理方法
    • 2-模型训练与测试结果
    • 3-文本摘要数据标注方法
    • 4-训练自己标注的数据并测试
  • 9 节图谱知识抽取实战

    • 1-应用场景概述分析
    • 2-数据标注格式样例分析
    • 3-数据处理与读取模块
    • 4-实体抽取模块分析
    • 5-标签与数据结构定义方法
    • 6-模型构建与计算流程
    • 7-网络模型前向计算方法
    • 8-关系抽取模型训练
  • -10 节补充Huggingface数据集制作方法实例

    • 1-数据结构分析
    • 2-Huggingface中的预处理实例
    • 3-数据处理基本流程

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    课时介绍

    本课程从 基础认知切入,主要学习-DistilBert模型解读

    课程介绍

    该视频主要讲述了自然语言处理(NLP)的核心任务及其与人类学习语言的类比。首先,作者强调NLP不仅仅是为了完成分类、翻译等具体任务,更重要的是让模型理解文本,并具备语言能力。随后,通过与人类学习语言的过程对比,作者指出NLP的目标是训练模型学习数据的表达逻辑和人类文字的描述与理解方式。最后,作者提到为了提升模型的语言能力,需要进行训练,并引发观众思考如何有效地进行模型训练。

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