Natural Language Processing mit Transformern
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Natural Language Processing mit Transformern

Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen

Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf, Marcus Fraaß

  1. 432 páginas
  2. German
  3. ePUB (apto para móviles)
  4. Disponible en iOS y Android
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Natural Language Processing mit Transformern

Sprachanwendungen mit Hugging Face erstellen

Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf, Marcus Fraaß

Detalles del libro
Índice
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Información del libro

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.

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Información

Editorial
O'Reilly
Año
2023
ISBN
9783960107132

Índice

  1. Cover
  2. Titel
  3. Impressum
  4. Inhalt
  5. Vorwort
  6. Einführung
  7. 1 Hallo Transformer
  8. 2 Textklassifizierung
  9. 3 Die Anatomie von Transformer-Modellen
  10. 4 Multilinguale Named Entity Recognition
  11. 5 Textgenerierung
  12. 6 Automatische Textzusammenfassung (Summarization)
  13. 7 Question Answering
  14. 8 Effizientere Transformer-Modelle für die Produktion
  15. 9 Ansätze bei wenigen bis keinen Labels
  16. 10 Transformer-Modelle von Grund auf trainieren
  17. 11 Künftige Herausforderungen
  18. Fußnoten
  19. Index
  20. Über den Autor
  21. Kolophon
Estilos de citas para Natural Language Processing mit Transformern

APA 6 Citation

Tunstall, L., von Werra, L., Wolf, T., & Fraaß, M. (2023). Natural Language Processing mit Transformern ([edition unavailable]). O’Reilly. Retrieved from https://www.perlego.com/book/4209103 (Original work published 2023)

Chicago Citation

Tunstall, Lewis, Leandro von Werra, Thomas Wolf, and Marcus Fraaß. (2023) 2023. Natural Language Processing Mit Transformern. [Edition unavailable]. O’Reilly. https://www.perlego.com/book/4209103.

Harvard Citation

Tunstall, L. et al. (2023) Natural Language Processing mit Transformern. [edition unavailable]. O’Reilly. Available at: https://www.perlego.com/book/4209103 (Accessed: 19 June 2024).

MLA 7 Citation

Tunstall, Lewis et al. Natural Language Processing Mit Transformern. [edition unavailable]. O’Reilly, 2023. Web. 19 June 2024.