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BERT模型是当今处理自然语言任务效果最好的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。
通过本书，读者可以：
- 熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，
- 快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，
- 独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型，
- 轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端。
内容简介
本书介绍如何在PyTorch框架中使用BERT模型完成自然语言处理（NLP）任务。
BERT模型是当今处理自然语言任务效果最好的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。
本书共3篇。
-第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识，以及编程环境的搭建；
-第2篇介绍了PyTorch编程基础，以及BERT模型的原理、应用和可解释性；
-第3篇是BERT模型实战，帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，完成自然语言处理任务。
通过本书，读者可以熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型，轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端。
本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对自然语言处理、BERT模型感兴趣的读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合计算机相关专业作为教学参考书。
作者简介
李金洪
擅长神经网络、算法、协议分析、逆向、移动互联网安全架构等技术
先后担任过CAD算法工程师、手机游戏主程、架构师、项目经理、CTO、部门经理、资深产品总监等职位
目前创业中。
基于BERT模型的自然语言处理实战是2021年由电子工业出版社出版,作者李金洪。
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