掌握BERT和GPT技术：构建问答和聊天机器人系统

资源摘要信息:"本课程主要介绍了使用TensorFlow和HUGGINGFACE库在自然语言处理（NLP）中的实际应用，特别是运用BERT和GPT等转换器技术。课程内容详实，包括但不限于以下几点： 1. 使用BERT模型对电影评论情感进行分类。具体地，将涉及到处理文本数据，构建和训练情感分析模型，并最终利用训练好的模型对新的评论进行情感预测。 2. 利用BERT模型进行问答系统的设计与实现。这涉及到理解复杂问题的语义信息，并从给定的数据集中检索或生成答案。 3. 使用BERT模型进行实体名称识别。实体识别是NLP中的一个重要任务，可以用于信息抽取，进一步可以应用于知识图谱构建、问答系统等。 4. 对真实数据进行分类。这将展示如何将BERT模型应用于非标准文本数据的分类问题，例如社交媒体帖子、产品评论等。 5. 理解注意力机制。注意力机制是转换器架构的核心部分，它允许模型在处理信息时，对不同部分的输入赋予不同的关注权重，极大地提高了模型的性能。 6. 切实执行GPT模型。虽然课程的重点是BERT，但也会涉及到GPT模型的使用，包括模型的训练和应用，以及如何构建基于GPT的生成式对话系统或文本生成任务。 本课程计划在应用程序案例的基础上，进一步深入到从零开始构建深度学习模型的层的方法，以便学习者更好地理解模型的工作原理。 此外，课程内容的使用材料时需要注明来源，尊重原作者金雄根在2021年4月8日发布的资料。提供的压缩包子文件名称列表为 'publicservant_AI-master'，可能包含了课程相关的JupyterNotebook文件，这意味着课程内容可以通过交互式的笔记本环境来学习和实践。 通过本课程，学习者将能够掌握使用TensorFlow和HUGGINGFACE库进行自然语言处理技术的实用技能，构建包括问答系统、聊天机器人和推荐系统在内的多种应用。"