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简介

本书聚焦谷歌公司开发的BERT自然语言处理模型，由浅入深地介绍了BERT的工作原理、BERT的各种变体及其应用。本书呈现了大量示意图、代码和实例，详细解析了如何训练BERT模型、如何使用BERT模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务，以及如何将BERT模型应用于多种语言。通读本书后，读者不仅能够全面了解有关BERT的各种概念、术语和原理，还能够使用BERT模型及其变体执行各种自然语言处理任务。

本书特色

轻松上手：循序渐进，引导你亲手训练和理解BERT模型 以简驭繁：示意图丰富，逐步拆解复杂原理，小白也能看懂 运用自如：呈现多种下游任务，凝聚实战经验，助你灵活运用 全面系统：详细讲解十余种BERT变体的原理，配套大量示例和习题

作译者介绍

【作者简介】 苏达哈尔桑·拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran） 热爱开源社区的数据科学家，研究方向为深度学习和强化学习的实际应用，在自然语言处理和计算机视觉等领域都颇有建树，另著有《Python强化学习实战》。 【译者简介】 周参 就职于谷歌，任软件工程师，研究方向为自然语言处理。工作之余的兴趣是研究人工智能领域机器学习方向以及新的模型算法，并将多种深度学习模型应用于实际问题中。