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情报科学
学会使用自然语言处理的标准模型BERT！BERT是Google在2018年末发表的自然语言处理模型。考虑了<上下文>的处理是其特征，翻译和分类等11个任务达到了最高精度，现在确立了作为标准模型的地位。本书是BERT的入门书，对自然语言处理近年来的发展起到了很大的作用，并且在应用上也是有用的。前半部分对自然语言处理和机器学习进行了概述之后，通过BERT实际地解答各种各样的任务。具体来说，是文章分类、固有表现提取、文章校对、类似文章检索、资料的可视化。体验从资料SET的处理到精细调整(为了使BERT特化为特定的语言任务而进行的学习)、性能评价的一连的流程，目标是能够自己使用BERT。另外，作为BERT进行处理的程序库，使用了在深层学习的语言模型上经常使用的Transfomers，作为有效地进行学习和性能评价的程序库，使用了PyTorch Lightning。本书假定没有使用过Transformers和PyTorch Lightning的读者，从一出发，系统且细致地解说其用法。▼本书的环境语言:Python深层学习框架:PyTorch Library:Transfomers，PyTorch Lightning计算环境:Google Colaboratory。▼本书的环境语言:Python深层学习框架:PyTorch Library:SR，PyTorch Lightning计算环境:Google日语。・使用的资料SET用一。・从一出发，系统地说明了程序库的用法。