Keras NLP 案例代码指南 📚

欢迎来到 Keras NLP 的代码实践页面！这里将展示如何使用 Keras NLP 框架构建自然语言处理模型。无论是中文还是英文任务，Keras NLP 都能提供高效的解决方案。🔍

快速入门 🔧

1. 安装依赖

   pip install keras-nlp
   

2. 加载预训练模型
   使用 keras_nlp.models 中的预定义模型，例如：

   from keras_nlp.models import BertClassifier
   model = BertClassifier.from_preset("bert_base_en_uncased")
   

3. 自定义训练
   通过 keras_nlp.tokenizers 和 keras_nlp.layers 实现数据预处理与模型构建：

   tokenizer = keras_nlp.tokenizers.WordPieceTokenizer(
       vocabulary="vocab.txt", 
       lowercase=True
   )
   

应用场景 🌐

• 文本分类：情感分析、垃圾邮件检测
• 命名实体识别：提取人名、地点、组织机构
• 机器翻译：基于 Transformer 的多语言支持
• 问答系统：结合预训练模型与微调策略

扩展阅读 📚

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