自然语言处理迁移学习实战

迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域都得到广泛应用。本书是迁移学习技术的实用门图书，能够带领读者深实践自然语言处理模型。首先，本书回顾了机器学习中的关键概念，并介绍了机器学习的发展历史，以及NLP迁移学习的展；其次，深探讨了一些重要的NLP迁移学习方法—NLP浅层迁移学习和NLP深度迁移学习；最后，涵盖NLP迁移学习领域中重要的子领域—以Transformer作为关键功能的深度迁移学习技术。读者可以动手将现有的先模型应用于现实世界的应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情感分类器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等。 本书文字简洁、论述精辟、层次清晰，既适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学相关的发人员阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业的学生参考用书。
【推荐语】
·内容基础且实用。本书是关于迁移学习技术在NLP领域的实用指南，能够帮助读者快速了解相关的机器学习概念，并将其应用于现实世界的问题。 ·内容技术新。本书详细介绍了如何使用迁移学习技术来解决新场景、新任务和新环境的问题，使得机器学习系统更加可靠和鲁棒。 ·具有实战性。本书提供了如何使用迁移学习来改NLP模型的实践指导，读者可以学习如何从预训练模型始，调整以满足确切的需求，从而提供先的结果。 ·涵盖广泛主题。本书涵盖了各种NLP应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情绪分析器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等，使读者能够全面了解迁移学习在NLP领域的应用。 ·参考价值高。本书不仅适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学的发人员阅读，同时也适合高等院校计算机及相关专业的学生和软件学院的学生参考，具有很高的参考价值。 ·清晰易懂的文字表述：本书采用简洁明了的文字表述，使读者能够轻松理解书中的内容，降低阅读门槛。
【作者】
Paul Azunre拥有麻省理工学院计算机科学博士学位，曾担任美国国防部高级研究计划局（DARPA）的多个研究项目的主任研究员。由他创建的Algorine公司致力于推AI/ML技术并让这些技术产生重大社会影响。Paul还参与创建了Ghana NLP源社区。该社区专注于NLP技术的应用，尤其是对加纳语和其他低资源语言行迁移学习。