内容简介
本书分为三部分。第1部分聚焦于自然语言处理的高层次概述，包括自然语言处理的历史、该领域流行的应用，以及如何使用预训练模型来执行迁移学习和快速解决现实世界中的问题。第二部分将深入研究自然语言处理的底层细节，包括预处理文本、分词和向量嵌入。然后探讨当今自然语言处理中有效的建模方法，如Transformer、注意力机制、普通循环神经网络、长短期记忆和门控循环单元。第三部分将讨论应用自然语言处理很重要的方面——如何产品化已开发的模型，以便这些模型为组织提供看得见、摸得着的价值。我们将讨论当今可用工具的前景，分享对它们的看法。
AI简介
这是一本计算机综合领域的专业书籍，详细阐述了自然语言处理的重要性和应用，以及如何利用预训练模型进行迁移学习和快速解决现实世界中的问题。书中不仅涵盖了自然语言处理的高层次概述，如自然语言处理的历史、该领域流行的应用，以及如何使用预训练模型来执行迁移学习和快速解决现实世界中的问题，还深入探讨了自然语言处理的底层细节，包括预处理文本、分词和向量嵌入，以及当今自然语言处理中有效的建模方法，如Transformer、注意力机制、普通循环神经网络、长短期记忆和门控循环单元。
书中详细介绍了迁移学习原理与应用，如何利用已经训练好的模型，通过微调的方式，来提高解决新问题的效率。作者以fast.ai库的使用为例，展示了如何使用深度学习、数据加载、模型训练以及迁移学习等多个方面来解决实际问题。此外，书中还详细讲解了NLP任务和应用程序介绍，介绍了自然语言处理的基本概念，以及如何使用这些基本概念来构建复杂的NLP应用程序。
在书中，作者还深入探讨了预训练语言模型的工作原理，如何通过在大量的无标签文本数据上进行预训练，学习到语言的通用特征，然后在特定任务的标注数据上进行微调，以适应特定任务的特征。此外，书
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