自然语言处理实战：预训练模型应用及其产品化

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在过去几年中，自然语言处理技术的受欢迎程度呈现“爆炸式”增长。尽管Google、Facebook、OpenAI等前沿公司继续发布着规模更大的语言模型，但许多开发团队仍在摸索着构建与时俱进的自然语言处理应用程序。本书将帮助你快速了解自然语言处理的新技术及未来发展趋势。 通过阅读本书，你将学习如何为组织中的实际应用程序构建、训练和部署模型。作者使用强调现代自然语言处理*佳实践的代码和示例来指导你完成整个过程。 本书的主要内容包括： ?使用先进的自然语言处理模型（如BERT和GPT-3）来解决命名实体识别、文本分类、语义搜索和阅读理解等自然语言处理任务。 ?开发性能可媲美甚至优于开箱即用系统的自然语言处理模型。 ?Transformer架构和现代技巧，比如席卷整个自然语言处理世界的迁移学习。 ?自然语言处理的工具和框架，包括spaCy、Hugging Face和fast.ai。 ?使用Python和PyTorch从头开始构建自然语言处理任务流水线的核心部分，包括分词器、向量嵌入和语言模型。 ?将你的模型从Jupyter Notebook中产品化，并学习如何在生产环境中部署、监控和维护它们。 “这本书富有启发性。作者带领你遨游于自然语言处理的复杂世界。每一章都让你有所收获。” ——Benjamin Muskalla 高级软件工程师 Ankur A. Patel是Glean和Mellow的联合创始人。Glean使用自然语言处理技术生成供应商的支出情报信息，Mellow为程序员提供自然语言处理的API。此前，Ankur曾领导过7Park Data、ThetaRay、R-Squared Macro、Bridgewater Associates（桥水联合基金）和JPMorgan（摩根大通）的团队。他也是Hands-On Unsupervised Learning Using Python一书的作者。 Ajay Uppili Arasanipalai是美国伊利诺伊大学的一名学生，也是人工智能研究机构Landskape AI的联合创始人。作为伊利诺伊大学的ACM SIGAI分会的联合主席，他为本科生组织了教育研讨会和项目。Ajay撰写了许多热门文章，讨论了*先进的深度学习技术。