本書涵蓋了Transformer在NLP領域的主要應用。首先介紹Transformer模型和HuggingFace生態系統。然后重點介紹情感分析任務以及TrainerAPI、Transformer的架構，并講述了在多語言中識別文本內實體的任務，以及Transformer模型生成文本的能力，還介紹了解碼策略和度量指標。接著深入挖掘了文本摘要這個復雜的序列到序列的任務，并介紹了用于此任務的度量指標。之后聚焦于構建基于評論的問答系統，介紹如何基于Haystack進行信息檢索，探討在缺乏大量標注數據的情況下提高模型性能的方法。最后展示如何從頭開始構建和訓練用于自動填充Python源代碼的模型，并總結Transformer面臨的挑戰以及將這個模型應用于其他領域的一些新研究。