📘简介
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，TensorFlow作为强大的深度学习框架，为NLP任务提供了丰富的工具。本教程将带你从基础到实战掌握NLP技术。
📚核心概念
- 词嵌入：将词语转化为向量表示，如使用
Embedding层实现词向量 - 序列建模：处理文本序列的RNN/LSTM/GRU结构
- Transformer架构：基于自注意力机制的模型，如
tf.keras.layers.Transformer - 预训练模型：利用
TFHub加载BERT等模型进行迁移学习
💡实战步骤
- 安装环境：
pip install tensorflow - 文本预处理：使用
tf.data.Dataset构建数据管道 - 模型构建：尝试以下代码片段
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim),
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(num_classes)
])
- 训练模型：
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
📈进阶内容
- 文本分类：情感分析/垃圾邮件检测
- 机器翻译：基于Seq2Seq的中文-英文翻译
- 预训练模型微调：使用
TFHub进行文本生成 - 模型优化：尝试
tf.keras.layers.LayerNormalization
🌐扩展阅读
点击了解TensorFlow官方NLP指南 📚
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