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            課程名稱:自然語言處理預訓練技術培訓

            4401 人關注
            (78637/99817)
            課程大綱:

            自然語言處理預訓練技術培訓

             

             

            預訓練模型目前在自然語言處理領域得以廣泛應用,

            課程將圍繞 BERT,GPT-2,XLNet 等前沿的預訓練模型技術,

            使用基于 PyTorch 開發的 PyTorch-Transformers 預訓練模型庫進行實踐。

            1 BERT 預訓練模型

            2 XLNet 預訓練模型

            3 文本生成任務

            4 GPT-2 預訓練模型

            5 文本分類任務

            6 序列標注任務

            1
            BERT 預訓練模型及文本分類

            1.語言模型和詞向量

            2.BERT結構詳解

            3.BERT文本分類

            1
            Kaggle 電影評論情感分析

            1.預訓練模型使用

            2.Kaggle平臺使用

            2
            GPT-2 預訓練模型及文本生成

            1.GPT2的核心思想

            2.GPT2模型結構詳解

            3.GPT2進行文本生成

            2
            Kaggle 各國食譜分類比賽

            1.預訓練模型使用 2.Kaggle平臺使用

            3
            XLNet 預訓練模型及命名實體識別

            1.XLNet在BERT和GPT2上的改進

            2.XLNet模型結構

            3.使用XLNet進行命名實體識別實驗

            3
            Quora 文本相似度分析比賽

            1.文本相似度問題轉換

            2.預訓練模型使用

            3.Kaggle平臺使用


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