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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