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首页计算机/网络程序设计自然语言处理入门、大模型与前沿技术(套装全3册)

自然语言处理入门、大模型与前沿技术(套装全3册)

作者:[美] 萩原圣人(Masato Hagiwara),[法]丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman),[美]邓力 ,[中]刘洋 等 出版社:清华大学出版社 出版时间:2024年01月 

ISBN: 9000302003274
年中特卖用“SALE15”折扣卷全场书籍85折!可与三本88折,六本78折的优惠叠加计算!全球包邮!
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类别: 计算机/网络 新书热卖榜, 程序设计 SKU:677c110aa15f9082ca72845a 库存: 有现货
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描述

开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 是国际标准书号ISBN: 9000302003274

产品特色

内容简介

虽然训练计算机以解释和生成语音和文本这个挑战很大,但是它在减少劳动力和改进人机交互方面所带来的回报也很大!自然语言处理(NLP)领域目前正在快速发展,诞生了大量新的工具和实践。这本独特的书可以给读者带来一系列可以应用于机器翻译、语音助手、文本生成等领域的创新NLP技术。   《赠ChatGPT中文范例的自然语言处理入门书》将展示如何构建实用的、可以改变人类和计算机协同工作方式的NLP应用程序。本书通过对每个核心NLP主题进行清晰、直观的解释和指导,帮助你创建许多有趣的应用程序,包括情感分析器和聊天机器人。在该过程中,你将使用Python和开源库(AllenNLP和Hugging Face Transformers)加快开发过程。

● 设计、开发和部署实用的NLP应用程序

● 构建命名实体标注器

● 构建机器翻译系统

● 构建语言生成系统和聊天机器人

Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型,哪些最符合你的需求? 将引领你进入Transformer的世界,将讲述不同模型和平台的优势,指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型,包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务,并介绍解决NLP难题的技术,甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到,诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域,并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书,你将了解到Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来决NLP问题。

主要内容

● 了解用于解决复杂语言问题的新技术

● 将GPT-3与T5、GPT-2和基于BERT的Transformer的结果进行对比

● 使用TensorFlow、PyTorch和GPT-3执行情感分析、文本摘要、非正式语言分析、机器翻译等任务

● 了解ViT和CLIP如何标注图像(包括模糊化),并使用DALL-E从文本生成图像

● 学习ChatGPT和GPT-4的高级提示工程机制

近几年来,深度学习已经彻底改变人工智能的诸多领域,涉及语音、视觉、自然语言、机器人和游戏等。深度学习在自然语言处理领域的诸多应用方面大获成功,这使其成为人工智能领域*重要的发展基准。   

       《基于深度学习的自然语言处理》介绍深度学习领域*的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用,包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语言处理领域的不同研究前沿进行了概括与分析,还列举了深度学习与自然语言处理领域中交叉的技术性术语以及常用的首字母缩略词。   

      《基于深度学习的自然语言处理》面向深度学习与自然语言处理领域高年级的本科生、研究生、博士后研究员、讲师、行业的研究员以及任何对此领域感兴趣的人。

作者简介

Masato  Hagiwara 于 2009 年获得名古屋大学计算机科学博士学位。他曾在 Google 和 Microsoft 研究院实习,并在北京多邻国科技有限公司担任过高级机器学习工程师。他现在经营自己的研究和咨询公司。

Denis Rothman 毕业于法国巴黎索邦大学和狄德罗大学,设计了首批获得专利的编码和嵌入系统,编写了首批获得专利的AI 认知机器人和机器人。他的职业生涯始于为Moët et Chandon 提供NLP(自然语言处理)聊天机器人,并为空中客车公司(前身为Aerospatiale)提供AI 战术防御优化器。此后,Denis 为IBM 和奢侈品牌开发了AI资源优化器,并最终发展为在全球范围内使用的APS(高级规划和调度)解决方案。

邓力博士,2019年当选加拿大国家工程学院和美国华盛顿州科学院院士,目前担任Citadel首席人工智能官。2000—2017年,邓博士在微软曾担任AI首席科学家、深度学习技术中心(Deep Learning Technology Center)创始人、微软合伙人研究经理。1989—1999年,邓博士在加拿大滑铁卢大学曾担任助理教授、终身副教授和正教授,还曾在麻省理工学院(1992—1993年)、ATR(1997—1998年,日本京都)和香港科技大学(1995年,香港)担任教学/研究职位。邓博士是IEEE(2004)、美国声学学会(1993)和ISCA(2011)的研究员。自2000年以来,邓博士一直是西雅图华盛顿大学的兼职教授。

  刘洋博士,清华大学计算机科学与技术系长聘教授、人工智能研究所所长,国家杰出青年基金获得者。研究方向是自然语言处理,在自然语言处理和人工智能领域重要国际刊物和国际会议上发表80余篇论文,获得ACL 2017杰出论文奖和ACL 2006优秀亚洲自然语言处理论文奖。获得国家科技进步二等奖、中国电子学会科技进步一等奖、中国中文信息学会钱伟长青年创新一等奖、北京市科学技术奖二等奖等多项科技奖励。担任或曾担任国际计算语言学学会亚太分会执委兼秘书长、Computational Linguistics编委、ACM TALLIP副编辑、中国中文信息学会青年工作委员会主任。

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