Справка
STUDENT'S CONSULTANT
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Accessibility
General Catalogue
Все издания
Menu
Искать в книге
К результату поиска
Advanced search
Bookmarks
Homepage
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Управление
My reports
General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки
Download app
История и философия науки. Кн. 3
Оборот титула
Table of contents
Часть 1. ИСТОРИЯ И ФИЛОСОФИЯ социологии (Д.С. Клементьев, Л.М. Путилова, Е.М. Осипов)
-
Введение
Глава 1. Возникновение социологии в социальной парадигме и кризисе философских идей XVIII-XIX вв
1.1. Специфика философской рефлексии в становлении и развитии социальных идей
1.2. Философская рефлексия XVIII-XIX вв. как зеркало собственного кризиса
1.3. Синтез естественно-научных идей в методологическом образе новой науки об обществе
1.4. Социология как рефлексия на события промышленной революции и социального движения
Глава 2. Исторические формы позитивизма в становлении и развитии социологии
2.1. Социология как позитивное знание об обществе в антифило софском пафосе О. Конта
2.2. Натуралистическая концепция общества в социологии Г. Спенсера
2.3. Понятие "опыт" в антиметафизической интерпретации эмпириокритицизма
2.4. Принципы верификации и логического прагматизма в неопозитивизмеa>
ЧАСТЬ II. МОДЕЛИ-ТРАНСФОРМЕРЫ - ОТ АВТОЭНКОДЕРОВ К АВТОРЕГРЕССИИ
-
Глава 3. Языковые модели на основе автоэнкодеров
Технические требования
BERT - одна из языковых моделей на основе автоэнкодера
Обучение автоэнкодерной языковой модели для любого языка
Как поделиться моделями с сообществом
Обзор других моделей с автоэнкодером
Использование алгоритмов токенизации
Заключение
Глава 4. Авторегрессивные и другие языковые модели
Технические требования
Работа с языковыми моделями AR
Работа с моделями Seq2Seq
Обучение авторегрессивной языковой модели
Генерация текста с использованием авторегрессивных моделей
Тонкая настройка резюмирования и машинного перевода с помощью simpletransformers
Заключение
Дополнительная литература
Глава 5. Тонкая настройка языковых моделей для классификации текста
Технические требования
Введение в классификацию текста
Тонкая настройка модели BERT для двоичной классификации с одним предложением
Обучение модели классификации с помощью PyTorch
Тонкая настройка BERT для многоклассовой классификации с пользовательскими наборами данных
Тонкая настройка BERT для регрессии пар предложений
Использование run_glue.py для тонкой настройки моделей
Заключение
Глава 6. Тонкая настройка языковых моделей для классификации токенов
Технические требования
Введение в классификацию токенов
Тонкая настройка языковых моделей для NER
Ответы на вопросы с использованием классификации токенов
Заключение
Глава 7. Представление текста
Технические требования
Введение в представление предложений
Эксперимент по выявлению семантического сходства с FLAIR
Кластеризация текста с помощью Sentence-BERT
Семантический поиск с помощью Sentence-BERT
Заключение
Дополнительная литература
ЧАСТЬ III. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ТЕМЫ
+
Предметный указатель