深度学习预训练语言模型(案例篇)

作者: 康明

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2022-08-01

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图书简介

本书在全面概述预训练语言模型演进过程并对BERTology模型详尽综述的基础上,将深度学习预训练模型理论和金融行业实践相结合,介绍了深度学习预训练模型在人工智能产业、金融行业、金融科技领域的实战项目案例,专注于金融文本情绪分类典型应用场景,揭示出特定领域预训练模型潜在的一般规律。全书共分7章,分别为: 预训练模型与金融文本情绪分类任务、预训练语言模型关键技术、面向中文金融文本情绪分类的预训练模型对比、FinWoBERT: 中文金融领域增强预训练模型、GANFinWoBERT: 对抗训练的中文金融预训练模型、FinWoBERT+ConvLSTM: 基于投资者情绪权重的科创50指数预测、总结与展望,每章内容随项目实践的深入层层递进、逐步展开。 本书适合自然语言处理、金融科技领域的研究人员和技术人员,高等学校或培训机构教师和学生以及有意了解相关领域的学习者和爱好者阅读。

编辑推荐

通过18个视角的预训练语言模型演进过程的思维导图展示和1000多个预训练语言模型的全方位归纳总结,带领读者深入了解金融领域知识增强大模型的应用实战全过程,助力金融科技新基建产业化落地,帮助金融从业者加快推进金融行业数字化转型。

更多图书信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2022-08-01
  • 作者:康明
  • 更新: 2022-12-08
  • 书号:9787302607465

作者信息

康明