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TensorFlow NLP 是 TensorFlow 中的一个库，专门用于处理自然语言处理（NLP）任务。以下是一些关于 TensorFlow NLP 的基本概念和用法。

基本概念

词嵌入（Word Embedding）：将词汇转换为密集的向量表示，以便在神经网络中使用。
序列模型（Sequence Model）：用于处理序列数据的模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
注意力机制（Attention Mechanism）：一种用于序列模型的方法，允许模型关注序列中的特定部分。

快速入门

安装 TensorFlow NLP：
```
pip install tensorflow-nlp
```

使用词嵌入：

import tensorflow as tf
import tensorflow_text as tf_text

# 加载预训练的词嵌入
embedding = tf_text Embedding("https://storage.googleapis.com/tensorflow/text/word_embeddings/GoogleNews-vectors-negative300.txt")

# 将词汇转换为词嵌入向量
vector = embedding("hello")

构建序列模型：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim),
    tf.keras.layers.LSTM(128),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

扩展阅读

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