🤖 TensorFlow 在自然语言处理（NLP）中的应用 🧠

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于自然语言处理任务。以下是其典型应用场景：

📌 1. 文本分类与情感分析

• 使用 tf.keras 构建分类模型，如垃圾邮件检测、主题分类
• 配合预训练模型（如 BERT）实现更精准的情感分析

📌 2. 机器翻译

• 基于序列到序列模型（Seq2Seq）实现多语言翻译
• 使用 Transformer 架构提升翻译质量

📌 3. 问答系统

• 通过 tf.keras 实现基于上下文的问答模型
• 支持大规模语料训练与实时推理

📌 4. 语言模型训练

• 利用 tf.estimator 进行大规模语言模型训练
• 支持 TPUs 和分布式计算加速训练过程

📚 延伸学习

• TensorFlow NLP 官方文档 提供完整 API 参考
• 自然语言处理入门教程 包含实战案例
• 模型优化技巧 可提升 NLP 项目性能

📌 提示：所有示例均基于开源项目，欢迎参与 TensorFlow 社区讨论 交流经验！