Sistemi di risposta alle domande con Bert: applicazioni alle reti neurali e all'elaborazione del linguaggio naturale

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Titolo originale:

Hands-On Question Answering Systems with Bert: Applications in Neural Networks and Natural Language Processing

Contenuto del libro:

Capitolo 1: Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturaleObiettivo del capitolo: introdurre le basi dell'elaborazione del linguaggio naturale1. 1 Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale1. 2 Cos'è la comprensione del linguaggio naturale1. 3 Compiti dell'elaborazione del linguaggio naturale1. 3. 1 Tokenizzazione1. 3. 2 Stemmatizzazione e lemmatizzazione1. 3. 3 Sacchetto di parole1. 3. 4 Vettorizzazione di parole e frasi.

Capitolo 2: Introduzione alle incorporazioni di parole.

Obiettivo del capitolo: introdurre le basi delle incorporazioni di parole3. 1 Che cos'è il word embeddings3. 2 Diversi metodi di word embeddings3. 2. 1 Word2vec3. 2. 2 Glove3. 2. 3 Elmo3. 2. 4 Codificatori universali di frasi3. 2. 5 BERT3. 3 Rappresentazioni di codificatori bidirezionali da trasformatori (BERT)3. 3. 1 BERT - base3. 3. 2 BERT - grande.

Capitolo 3: Spiegazione degli algoritmi BERTCapitolo Obiettivo: Dettagli sugli algoritmi dei modelli BERT4. 1 Modello di linguaggio mascherato4. 2 Predizione della frase successiva (NSP) 4. 3 Classificazione del testo con BERT4. 4 Vari tipi di modelli basati su BERT4. 4. 1 ALBERT4. 4. 2 ROBERT4. 4. 3 DistilBERT.

Capitolo 4: Applicazioni del modello BERT - Sistema di risposta alle domandeObiettivo del capitolo: dettagli sul sistema di risposta alle domande5. 1 Introduzione5. 2 Tipi di sistemi di AQ5. 3 Progettazione del sistema QA con BERT5. 4 Sistema DrQA5. 5 Sistema DeepPavlov QA.

Capitolo 5: Applicazioni del modello BERT - Altri compitiCapitolo Obiettivo: dettagli sui compiti NLP eseguiti dal BERT. 6. 1 Introduzione6. 2 Altri compiti di NLP: 6. 2. 1 Sentiment analysis 6. 2. 2. Riconoscimento di entità denominate 6. 2. 2. 2. 2. 2. 3 Generazione di tag 6. 2. 2. 4 Classificazione 6. 2. 5 Riassunto del testo 6. 2. 6 Traduzione linguistica.

Capitolo 6: Il futuro dei modelli BERTObiettivo del capitolo: fornire un'introduzione ai nuovi progressi nelle aree NLP utilizzando il BERT7. 1 BERT - Capacità future.