人工智能Transformers 框架 Pipeline 任务详解（六）：填充蒙版（fill-mask）本文介绍了Hugging Face Transformers框架中的fill-mask任务，涵盖其作用、应用场景如机器翻译和文本补全，以及配置方法。通过Python代码示例展示了如何使用预训练模型自动下载或本地加载来创建Pipeline并执行填空任务。此外，还提供了利用Gradio构建WebUI界面的指南，使用户能直观地测试和演示fill-mask功能。文章旨在帮助开发者快速实现高效的填空解决方案……
人工智能Transformers 框架 Pipeline 任务详解（五）：表格问答（table-question-answering）本文全面介绍了 Transformers 框架中的 table-question-answering 任务，从基础概念到实际应用，再到如何构建和部署一个交互式的表格问答系统。无论是在商业智能、教育辅导还是金融分析等领域，Transformers 框架都能为我们提供强有力的支持，助力我们快速实现高效的表格问答解决方案……
人工智能Transformers 框架 Pipeline 任务详解（四）：问答（question-answering）本文深入介绍了 Transformers 框架中的 question-answering 任务，涵盖任务简介、应用场景如智能助手和客户服务、任务配置与模型选择、实战代码示例，以及如何利用 Gradio 创建 WebUI 界面，使用户能通过浏览器实时获取问答结果。文章旨在帮助读者快速掌握使用 Transformers 构建高效问答系统的方法……
人工智能深入解析 Transformers 框架（五）：嵌入（Embedding）机制和 Word2Vec 词嵌入模型实战本文深入探讨了 Transformers 框架中词嵌入（Token Embeddings）的关键作用和实现细节，展示了将离散符号映射至连续向量空间的过程。通过具体代码示例，我们揭示了 Qwen2.5-1.5B 大模型中嵌入矩阵的工作原理，并演示了如何将文本序列转换为嵌入向量。此外，文章还介绍了经典的 Word2Vec 技术，使用 gensim 库训练模型并进行词汇相似性分析，以便更好地理解和应用自然语言处理中的嵌入技术……
人工智能Transformers 框架 Pipeline 任务详解（三）：词元分类（token-classification）和命名实体识别本文深入简出介绍了 Transformers 框架中的 token-classification 任务，从基础概念到实际应用，包括命名实体识别、分词和词性标注，最后还会提供详细的代码示例和 WebUI 界面操作，帮助你快速上手词元分类和命名实体识别……
