Introducción al procesamiento del lenguaje natural con BERT

※Tenga en cuenta que la información del producto está traducida por máquina, por lo que puede que no sea la traducción correcta.
Nombre comercial en japonés: 単行本(実用) 情報科学 BERTによる自然言語処理入門
2,970JPY
650JPY
0JPY
Cantidad:
+
Número de control: BO2427467
Fecha de lanzamiento: 25 Jun 2021
Fabricante: Corporación Ohmu

Descripción del producto ※Tenga en cuenta que la información del producto está traducida por máquina, por lo que puede que no sea la traducción correcta.

Ciencia de la información
Aprenda a utilizar BERT, el modelo estándar de procesamiento de lenguaje natural. BERT es un modelo de procesamiento de lenguaje natural publicado por Google a finales de 2018. BERT es un modelo de procesamiento de lenguaje natural que tiene en cuenta el contexto. Ha alcanzado la máxima precisión en 11 tareas como traducción y clasificación, y ahora se ha establecido como modelo estándar. Este libro es una introducción a BERT, que ha desempeñado un papel importante en el desarrollo reciente del procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático. Después de describir el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático en la primera mitad, BERT realmente resuelve varias tareas. Más concretamente, se ocupa de la clasificación de oraciones, la extracción de expresiones específicas, la corrección de oraciones, la búsqueda de oraciones similares y la visualización de datos. Al experimentar una serie de flujos que van desde el procesamiento de conjuntos de datos hasta el ajuste fino (aprendizaje de BERT para especializarse en una tarea de lenguaje específica) y la evaluación del rendimiento. El objetivo de este libro es aprender a utilizar BERT por sí mismo. Como biblioteca para el procesamiento de BERT, utilizamos PyTorch Lightning como biblioteca para realizar el aprendizaje y la evaluación del rendimiento de manera eficiente. Transfomers se utiliza a menudo para trabajar con modelos de lenguaje de aprendizaje profundo. Este libro es una biblioteca para el procesamiento de BERT. Como biblioteca para el procesamiento de BERT, utilizamos PyTorch Lightning como biblioteca para realizar el aprendizaje y la evaluación del rendimiento de manera eficiente. Este libro asume que usted nunca ha utilizado Transformers o PyTorch Lightning. El conjunto de datos utilizado está unificado en スペイン語. El uso de la biblioteca se explica sistemáticamente desde el principio. Colaboratory Transfomers