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  1. 全部課程

課程名稱：自然語言處理預訓練技術培訓

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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(fā)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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