一、HuggingFace自然语言处理详解
今天给大家分享一本《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》书籍。
- 内容全面 这本书是一本对HuggingFace工具集进行综合性讲解的图书，既有基础知识，也有实战示例，还包括底层原理的讲解。
- 语言简洁 这本书尽量以最简洁的语言书写，每个章节之间的内容尽量独立，使读者可以跳跃阅读而没有障碍。
- 代码清晰 这本书的代码也尽量以最简洁的形式书写，使读者阅读不感吃力。每个代码块即是一个测试单元，读者可以对每个程序的每个代码块按从上到下的顺序进行测试，从一个个小知识点聚沙成塔，融会贯通。
《HuggingFace自然语言处理详解》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，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。
二、书籍目录内容（部分）
1、工具集基础用例演示篇
工具集基础用例演示篇（第1～6章）详细讲解HuggingFace工具集的基本使用目的一般流程；
- 第1章 HuggingFace简介
- 第2章 使用编码工具
- 第3章 使用数据集工具
- 第4章 使用评价指标工具
- 第5章 使用管道工具
- 第6章 使用训练工具
2、中文项目实战篇
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。
- 第7章 实战任务1：中文情感分类
- 第8章 实战任务2：中文填空
- 第9章 实战任务3：中文句子关系推断
- 第10章 实战任务4：中文命名实体识别
- 第11章 使用TensorFlow训练
- 第12章 使用自动模型
3、预训练模型底层原理篇
预训练模型底层原理篇（第13、14章）详细阐述了预训练模型的设计思路和计算原理。
- 第13章 手动实现Transformer
- 第14章 手动实现BERT
本书将使用最简单浅显的语言，带领读者快速了解HuggingFace工具集的使用方法。通过本书实战项目的学习，读者可以掌握一般的自然语言处理项目的研发流程。通过本书预训练模型底层原理的学习，读者能够知其然也知其所以然，做到融会贯通。
