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TensorFlow Keras 是一个高级神经网络 API，它允许用户轻松地构建和训练神经网络。在这个页面中，我们将探讨如何使用 TensorFlow Keras 进行自然语言处理（NLP）。

自然语言处理（NLP）概述

自然语言处理是人工智能的一个子领域，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。TensorFlow Keras 提供了多种工具和库来简化 NLP 任务。

常用 NLP 任务

• 文本分类
• 机器翻译
• 问答系统
• 情感分析

TensorFlow Keras NLP 工具

• Embedding Layers: 用于将文本转换为密集向量表示。
• LSTM/GRU Layers: 用于处理序列数据，如文本。
• Pre-trained Models: 如 BERT，可以直接用于各种 NLP 任务。

示例：文本分类

以下是一个简单的文本分类示例，使用 TensorFlow Keras 进行实现。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=32, input_length=100))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

更多资源

如果您想了解更多关于 TensorFlow Keras NLP 的信息，请访问我们的文档页面。

NLP with TensorFlow Keras