HuggingFace模型及資料大公開：利用BERT建立全中文NLP應用

●    自然語言處理大本營Huggingface介面安裝及說明
　　●    Huggingface模型、資料集，空間介紹
　　●    AutoModel、AutoTokenizer介紹
　　●    Attention架構完整實作介紹
　　●    PyTorch建立Transformer完整說明
　　●    TensorFlow建立Transformer完整說明
　　●    用Huggingface手動架設一個BERT

　　HuggingFace提供了一套強大的自然語言處理工具和標準研發流程。

　　第1章介紹了這一流程和工具的概述。
　　第2章深入介紹了編碼工具，展示了其工作原理和應用案例。
　　第3章詳細介紹了資料集工具，包括資料集倉庫和基本操作。
　　第4章評價指標的載入和使用方法。
　　第5章引入管道工具，說明高效地處理自然語言處理任務。
　　第6章示範訓練工具的使用，展示模型訓練的流程。
　　從第7章到第10章，透過一系列中文自然語言處理實戰任務，包括情感分類、填空任務、句子關係推斷和命名實體識別，展示了工具集的實際應用能力。
　　第11章探索了使用TensorFlow框架完成命名實體識別任務的方式。
　　第12章深入研究了自動模型的使用，包括情感分類任務和原始程式碼的閱讀，以更好地理解模型內部工作原理。
　　第13章和第14章則手動實現了Transformer模型和BERT模型，強調了底層模型理解和自訂模型的重要性。