实战自然语言处理及深度学习，涵盖基础知识与实际应用。
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一本书带你读懂ChatGPT背后的技术，掌握NLP迁移学习的奥秘。
内容简介
迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用入门图书，能够带领读者深入实践自然语言处理模型。首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的进展；其次，深入探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先进模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。 本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的开发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。
章节目录
- 版权信息
- 版 权
- 内容提要
- 推荐语
- 推荐序
- 译者序
- 序 言
- 前 言
- 致 谢
- 作者简介
- 资源与支持
- 第一部分 导论
- 第1章 迁移学习简介
- 1.1 NLP领域典型任务概述
- 1.2 理解人工智能背景下的NLP技术
- 1.2.1 人工智能
- 1.2.2 机器学习
- 1.2.3 自然语言处理
- 1.3 NLP发展简史
- 1.3.1 NLP简介
- 1.3.2 迁移学习的进展
- 1.4 计算机视觉中的迁移学习
- 1.4.1 概述
- 1.4.2 ImageNet预训练模型
- 1.4.3 ImageNet预训练模型的微调
- 1.5 NLP迁移学习成为一个令人兴奋的研究课题的原因
- 小结
- 第2章 从头开始：数据预处理
- 2.1 垃圾电子邮件分类任务中示例数据的预处理
- 2.1.1 加载并检视Enron电子邮件语料库
- 2.1.2 加载并检视欺诈电子邮件数据集
- 2.1.3 将电子邮件文本转换为数值
- 2.2 电影评论情感分类任务中示例数据的预处理
- 2.3 广义线性模型
- 2.3.1 逻辑斯谛回归
- 2.3.2 支持向量机
- 小结
- 第3章 从头开始：基准测试和优化
- 3.1 基于决策树的模型
- 3.1.1 随机森林
- 3.1.2 梯度提升机
- 3.2 神经网络模型
- 3.2.1 语言模型嵌入
- 3.2.2 BERT模型简介
- 3.3 效果优化
- 3.3.1 手动超参调优
- 3.3.2 系统化超参调优
- 小结
- 第二部分 基于循环神经网络的浅层迁移学习和 深度迁移学习
- 第4章 NLP浅层迁移学习
- 4.1 基于预训练词嵌入的半监督学习
- 4.2 基于高级表示的半监督学习
- 4.3 多任务学习
- 4.3.1 问题的提出以及浅层神经网络单任务基线
- 4.3.2 双任务实验
- 4.4 领域适配
- 小结
- 第5章 基于循环神经网络的深度迁移学习实验的数据预处理
- 5.1 表格分类数据的预处理
- 5.1.1 获取并检视表格数据
- 5.1.2 预处理表格数据
- 5.1.3 对预处理数据进行数字编码
- 5.2 预处理示例数据的事实核查
- 5.2.1 特殊问题考量
- 5.2.2 加载并检视事实核查数据
- 小结
- 第6章 基于循环神经网络的NLP 深度迁移学习
- 6.1 SIMOn
- 6.1.1 通用神经网络结构概述
- 6.1.2 表格数据建模
- 6.1.3 SIMOn在表格数据分类中的应用
- 6.2 ELMo
- 6.2.1 ELMo双向语言建模
- 6.2.2 ELMo在虚假新闻检测任务中的应用
- 6.3 ULMFiT
- 6.3.1 以语言模型为目标任务的微调
- 6.3.2 以分类为目标任务的微调
- 小结
- 第三部分 基于Transformer的深度迁移学习 以及适配策略
- 第7章 基于Transformer的深度迁移学习和GPT
- 7.1 Transformer
- 7.1.1 transformers库简介与注意力可视化
- 7.1.2 自注意力
- 7.1.3 残差连接、编码器-解码器注意力和位置编码
- 7.1.4 预训练的编码器-解码器在机器翻译任务中的应用
- 7.2 GPT
- 7.2.1 模型结构概述
- 7.2.2 Transformer pipeline及其在文本生成任务中的应用
- 7.2.3 聊天机器人任务中的应用
- 小结
- 第8章 基于BERT和mBERT的NLP深度迁移学习
- 8.1 BERT
- 8.1.1 BERT模型结构
- 8.1.2 在自动问答任务中的应用
- 8.1.3 在空白填写和后续句预测任务中的应用
- 8.2 mBERT的跨语言学习
- 8.2.1 JW300数据集概述
- 8.2.2 用预训练分词器将mBERT迁移到Twi单语言数据
- 8.2.3 根据Twi单语言数据从头训练mBERT模型和分词器
- 小结
- 第9章 ULMFiT与知识蒸馏的 适配策略
- 9.1 逐步解冻和差别式微调
- 9.1.1 预训练语言模型微调
- 9.1.2 以分类为目标任务的微调
- 9.2 知识蒸馏
- 9.2.1 用预训练分词器将DistilmBERT迁移到Twi单语言数据
- 小结
- 第10章 ALBERT、适配器和多任务适配策略
- 10.1 嵌入因子分解与跨层参数共享
- 10.1.1 基于MDSD书评数据微调预训练ALBERT
- 10.2 多任务微调
- 10.2.1 GLUE数据集
- 10.2.2 GLUE单任务微调
- 10.2.3 序列化适配
- 10.3 适配器
- 小结
- 第11章 总结
- 11.1 关键概念概述
- 11.2 其他新兴研究趋势
- 11.2.1 RoBERTa
- 11.2.2 GPT-3
- 11.2.3 XLNet
- 11.2.4 BigBird
- 11.2.5 Longformer
- 11.2.6 Reformer
- 11.2.7 T5
- 11.2.8 BART
- 11.2.9 XLM
- 11.2.10 TAPAS
- 11.3 NLP迁移学习的发展方向
- 11.4 伦理和环境因素
- 11.5 最新进展
- 11.5.1 Kaggle和Zindi比赛
- 11.5.2 arXiv
- 11.5.3 新闻与社交媒体
- 11.6 写在最后
- 附录A Kaggle入门
- A.1 通过Kaggle Kernel免费使用GPU
- A.2 竞赛、讨论区和博客
- 附录B 深度学习的基础工具简介
- B.1 随机梯度下降
- B.2 TensorFlow
- B.3 PyTorch
- B.4 Keras、fast.ai库和Hugging Face的transformers库
展开全部
自然语言处理迁移学习实战是2023年由人民邮电出版社出版,作者[加纳] 保罗·阿祖雷。
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