60分钟带你掌握NLP BERT理论与实战 -6

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2023-01-12 15:18:34

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60分钟带你掌握NLP BERT理论与实战 -6

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本课程会介绍最近NLP领域取得突破性进展的BERT模型。首先会介绍一些背景知识，包括Word Embedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。然后介绍BERT的基础Transformer模型，这个模型最初用于机器翻译，但是它提出的Self-Attention被用于替换传统的RNN/LSTM/GRU模型。再然后是介绍BERT出现之前的Universal Sentence Embedding模型，包括ELMo和OpenAI GPT。接着介绍BERT模型是什么，它解决了之前模型的哪些问题从而可以达到这么好的效果。代码分析和案例介绍，通过解决实际问题加深理解

自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战.pptx

BERT_基于Pytorch实现的BERT大语言模型_附项目源码_优质项目实战

内容概要：本文详细介绍了BERT模型的技术背景及其在不同应用场景下的部署流程。文中讲解了预训练与微调阶段的具体操作，探讨了环境配置与Docker容器化的方法。此外，通过示例演示如何使用Flask和FastAPI构建BERT服务API，讨论了批量预测和异步处理等优化技术，并介绍了模型量化、剪枝策略以及监控手段，最后展示了基于BERT的实际应用案例，比如文本分类和问答系统的构建。适用人群：自然语言处理(NLP)领域的研究人员、开发人员和模型部署技术人员。使用场景及目标：①掌握BERT模型的理论基础知识；②理解部署BERT模型所需的技术栈，学习相关部署方法和技术手段。其他说明：文章通过对各个组件及步骤细致深入解析，指导相关人员顺利完成模型的服务化，提高了部署的成功率和效率，推动模型更好地在现实场景落地发挥实际价值。

目录： 1-自然语言处理通用框架BERT原理解读 2-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例 3-项目实战-基于BERT的中文情感分析实战 4-项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战 5-必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读 6-必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型 7-必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例 8-医学糖尿病数据命名实体识别网盘文件永久链接

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