Praktyczne systemy odpowiadania na pytania z Bertem: zastosowania w sieciach neuronowych i przetwarzaniu języka naturalnego

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Hands-On Question Answering Systems with Bert: Applications in Neural Networks and Natural Language Processing

Zawartość książki:

Rozdział 1: Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnegoCel rozdziału: Wprowadzenie do podstaw przetwarzania języka naturalnego1. 1 Czym jest przetwarzanie języka naturalnego1. 2 Czym jest rozumienie języka naturalnego1. 3 Zadania przetwarzania języka naturalnego1. 3. 1 Tokenizacja1. 3. 2 Stemming i lematyzacja1. 3. 3 Worek słów1. 3. 4 Wektoryzacja słów / zdań.

Rozdział 2: Wprowadzenie do osadzania słów.

Cel rozdziału: Wprowadzenie do podstaw osadzania słów3. 1 Co to jest osadzanie słów3. 2 Różne metody osadzania słów3. 2. 1 Word2vec3. 2. 2 Glove3. 2. 3 Elmo3. 2. 4 Uniwersalne kodery zdań3. 2. 5 BERT3. 3 Dwukierunkowe reprezentacje koderów z transformat (BERT)3. 3. 1 BERT - base3. 3. 2 BERT - large.

Rozdział 3: Wyjaśnienie algorytmów BERTRozdział Cel: Szczegółowe informacje na temat algorytmów modeli BERT4. 1 Zamaskowany model językowy4. 2 Przewidywanie następnego zdania (NSP) 4. 3 Klasyfikacja tekstu przy użyciu BERT4. 4 Różne typy modeli opartych na BERT4. 4. 1 ALBERT4. 4. 2 ROBERT4. 4. 3 DistilBERT.

Rozdział 4: Zastosowania modelu BERT - System odpowiadania na pytaniaRozdział Cel: Szczegóły dotyczące systemu odpowiadania na pytania5. 1 Wprowadzenie5. 2 Rodzaje systemów QA5. 3 Projektowanie systemu QA z wykorzystaniem BERT5. 4 System DrQA5. 5 System DeepPavlov QA.

Rozdział 5: Zastosowania modelu BERT - Inne zadaniaRozdział Cel: Szczegółowe informacje na temat zadań NLP wykonywanych przez BERT. 6. 1 Wprowadzenie6. 2 Inne zadania NLP: 6. 2. 1 Analiza sentymentu 6. 2. 2 Rozpoznawanie encji nazwanych 6. 2. 3 Generowanie tagów 6. 2. 4 Klasyfikacja 6. 2. 5 Podsumowanie tekstu 6. 2. 6 Tłumaczenie językowe.

Rozdział 6: Przyszłość modeli BERTCel rozdziału: Wprowadzenie do nowych osiągnięć w dziedzinie NLP z wykorzystaniem BERT7. 1 BERT - przyszłe możliwości.