本書在全面概述預訓練語言模型演進過程、並對BERTology模型詳盡綜述的基礎上, 將深度學習預訓練模型理論和金融行業實踐相結合, 介紹了深度學習預訓練模型在金融行業金融科技產業人工智能領域實戰項目案例, 專注于金融文本情緒分類典型應用場景, 揭示出特定領域預訓練模型潛在的一般規律。全書分為7章, 分別為: 預訓練模型與金融文本情緒分類任務、預訓練語言模型關鍵技術、面向中文金融文本情緒分類的預訓練模型對比、FinWoBERT: 中文金融領域增強預訓練模型、GAN-FinWoBERT: 對抗訓練的中文金融預訓練模型、FinWoBERT+ConvLSTM: 基於投資者情緒權重的科創50指數預測、總結與展望, 每章內容隨項目實踐的深入層層遞進、逐步展開。
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