Hugging Face硬核书 |《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》

前言

自然语言处理一直作为人工智能领域内的重要难题，历史上无数的科学家付出了巨大的心血对其进行研究。著名的图灵测试本质上也是一个自然语言处理任务。

在深度学习成为主流后，自然语言处理确立了主要的研究方向，尤其是在谷歌提出了Transformer和BERT模型以后，基于预训练模型的方法，已成为自然语言处理研究的主要方向。

今天给大家带来一本《HuggingFace自然语言处理详解》，本书综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers，书中包括最基础的工具集的用例演示，也包括具体的项目实战，以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然语言处理项目的一般研发流程，并能研发自己的自然语言处理项目。

本书共14章，分为工具集基础用例演示篇（第1-6章），详细讲解HuggingFace工具集的基本使用方法。中文项目实战篇（第7-12章），通过几个实战项目演示使用HuggingFace工具集研发自然语言处理项目的一般流程。预训练模型底层原理篇（13-14章），详细阐述了预训练模型的设计思路和计算原理。

本书将使用最简单浅显的语言，带领读者快速地了解HuggingFace工具集的使用方法。通过本书中实战项目的学习，读者可以掌握一般的自然语言处理项目的研发流程。通过本书中预训练模型底层原理的学习，能够让读者知其然也知其所以然，做到融会贯通。

本书适合有PyTorch编程基础的读者阅读，也适合作为对自然语言处理感兴趣的读者的参考图书。

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