Natural Language Processing mit Transformern
Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen
- 432 Seiten
- German
- ePUB (handyfreundlich)
- Über iOS und Android verfügbar
Natural Language Processing mit Transformern
Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen
Über dieses Buch
Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen
- Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert
- Von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch
- Bietet einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP
- Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden
Transformer haben sich seit ihrer Einführung nahezu über Nacht zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing entwickelt. Sie liefern die besten Ergebnisse für eine Vielzahl von Aufgaben bei der maschinellen Sprachverarbeitung. Wenn Sie Data Scientist oder Programmierer sind, zeigt Ihnen dieses praktische Buch, wie Sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren können.
Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln zum Einsatz, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots. In diesem Handbuch zeigen Ihnen Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die auch die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, anhand eines praktischen Ansatzes, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren können. Sie werden schnell eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Question Answering kennenlernen, die Sie mit ihnen lösen können.
Häufig gestellte Fragen
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Information
Inhaltsverzeichnis
- Cover
- Titel
- Impressum
- Inhalt
- Vorwort
- Einführung
- 1 Hallo Transformer
- 2 Textklassifizierung
- 3 Die Anatomie von Transformer-Modellen
- 4 Multilinguale Named Entity Recognition
- 5 Textgenerierung
- 6 Automatische Textzusammenfassung (Summarization)
- 7 Question Answering
- 8 Effizientere Transformer-Modelle für die Produktion
- 9 Ansätze bei wenigen bis keinen Labels
- 10 Transformer-Modelle von Grund auf trainieren
- 11 Künftige Herausforderungen
- Fußnoten
- Index
- Über den Autor
- Kolophon