★內容全面 本書是一本對HuggingFace工具集進行綜合性講解的圖書，既有基礎知識，也有實戰示例，還包括底層原理的講解。★語言簡潔 本書盡量以最簡潔的語言書寫，每個章節之間的內容盡量獨立，使讀者可以跳躍閱讀而沒有障礙。★代碼清晰 本書的代碼也盡量以最簡潔的形式書寫，使讀者閱讀不感喫力。每個代碼塊即是一個，讀者可以對每個程序的每個代碼塊按從上到下的順序進行測試，從一個個小知識點聚沙成塔，融會貫通。

●工具集基礎用例演示篇
第1章 HuggingFace簡介
第2章 使用編碼工具
2.1 編碼工具簡介
2.2 編碼工具工作流示意
2.3 使用編碼工具
2.4 小結
第3章 使用數據集工具
3.1 數據集工具介紹
3.2 使用數據集工具
3.2.1 數據集加載和保存
3.2.2 數據集基本操作
3.2.3 將數據集保存為其他格式
3.3 小結
第4章 使用評價指標工具
4.1 評價指標工具介紹
4.2 使用評價指標工具
4.3 小結
第5章 使用管道工具
5.1 管道工具介紹
5.2 使用管道工具
5.2.1 常見任務演示
5.2.2 替換模型執行任務
5.3 小結
第6章 使用訓練工具
6.1 訓練工具介紹
6.2 使用訓練工具
6.2.1 準備數據集
6.2.2 定義模型和訓練工具
6.2.3 訓練和測試
6.3 小結
中文項目實戰篇
第7章 實戰任務1：中文情感分類
7.1 任務簡介
7.2 數據集介紹
7.3 模型架構
7.4 實現代碼
7.4.1 準備數據集
7.4.2 定義模型
7.4.3 訓練和測試
7.5 小結
第8章 實戰任務2：中文填空
8.1 任務簡介
8.2 數據集介紹
8.3 模型架構
8.4 實現代碼
8.4.1 準備數據集
8.4.2 定義模型
8.4.3 訓練和測試
8.5 小結
第9章 實戰任務3：中文句子關繫推斷
9.1 任務簡介
9.2 數據集介紹
9.3 模型架構
9.4 實現代碼
9.4.1 準備數據集
9.4.2 定義模型
9.4.3 訓練和測試
9.5 小結
第10章 實戰任務4：中文命名實體識別
10.1 任務簡介
10.2 數據集介紹
10.3 模型架構
10.4 實現代碼
10.4.1 準備數據集
10.4.2 定義模型
10.4.3 訓練和測試
10.5 小結
第11章 使用TensorFlow訓練
11.1 任務簡介
11.2 數據集介紹
11.3 模型架構
11.4 實現代碼
11.4.1 準備數據集
11.4.2 定義模型
11.4.3 訓練和測試
11.5 小結
第12章 使用自動模型
12.1 任務簡介
12.2 數據集介紹
12.3 模型架構
12.4 實現代碼
12.4.1 準備數據集
12.4.2 加載自動模型
12.4.3 訓練和測試
12.5 深入自動模型源代碼

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●12.6 小結
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●……

本書綜合性講解HuggingFace社區提供的工具集datasets和transformers，書中包括最基礎的工具集的用例演示，具體的項目實戰，以及預訓練模型的底層設計思路和實現原理的介紹。通過本書的學習，讀者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然語言處理項目的一般研發流程，並能研發自己的自然語言處理項目。
本書分為3篇共14章：工具集基礎用例演示篇（第1～6章），詳細講解HuggingFace工具集的基本使用方法；中文項目實戰篇（第7～12章），通過幾個實戰項目演示使用HuggingFace工具集研發自然語言處理項目的一般流程；預訓練模型底層原理篇（第13、14章），詳細闡述了預訓練模型的設計思路和計算原理。
本書將使用最簡單淺顯的語言，帶領讀者快速了解HuggingFace工具集的使用方法。通過本書實戰項目的學習，讀者可以掌握一般的自然語等

李福林 著