人工智能深度学习系统班6期 22 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
- 01 Huggingface与NLP介绍解读
- 01 Huggingface与NLP介绍解读
- 02 Transformer工具包基本操作实例解读
- 01 工具包与任务整体介绍
- 02 NLP任务常规流程分析
- 03 文本切分方法实例解读
- 04 AttentionMask配套使用方法
- 05 数据集与模型
- 06 数据Dataloader封装
- 07 模型训练所需配置参数
- 08 模型训练DEMO
- 03 transformer原理解读
- 01 transformer原理解读
- 04 BERT系列算法解读
- 01 BERT模型训练方法解读
- 02 ALBERT基本定义
- 03 ALBERT中的简化方法解读
- 04 RoBerta模型训练方法解读
- 05 DistilBert模型解读
- 05 文本标注工具与NER实例
- 01 文本标注工具Doccano配置方法
- 02 命名实体识别任务标注方法实例
- 03 标注导出与BIO处理
- 04 标签处理并完成对齐操作
- 05 预训练模型加载与参数配置
- 06 模型训练与输出结果预测
- 06 文本预训练模型构建实例
- 01 预训练模型效果分析
- 02 文本数据截断处理
- 03 预训练模型自定义训练
- 07 GPT系列算法
- 01 GPT系列算法概述
- 02 GPT三代版本分析
- 03 GPT初代版本要解决的问题
- 04 GPT第二代版本训练策略
- 05 采样策略与多样性
- 06 GPT3的提示与生成方法
- 07 应用场景CODEX分析
- 08 DEMO应用演示
- 08 GPT训练与预测部署流程
- 01 生成模型可以完成的任务概述
- 02 数据样本生成方法
- 03 训练所需参数解读
- 04 模型训练过程
- 05 部署与网页预测展示
- 09 文本摘要建模
- 01 中文商城评价数据处理方法
- 02 模型训练与测试结果
- 03 文本摘要数据标注方法
- 04 训练自己标注的数据并测试
- 10 图谱知识抽取实战
- 01 应用场景概述分析
- 02 数据标注格式样例分析
- 03 数据处理与读取模块
- 04 实体抽取模块分析
- 05 标签与数据结构定义方法
- 06 模型构建与计算流程
- 07 网络模型前向计算方法
- 08 关系抽取模型训练
- 11 补充Huggingface数据集制作方法实例
- 01 数据结构分析
- 02 Huggingface中的预处理实例
- 03 数据处理基本流程