🎉 TensorFlow 自然语言处理（NLP）指南

欢迎来到 TensorFlow 的 NLP 世界！以下内容将帮助你快速入门并掌握使用 TensorFlow 进行自然语言处理的核心技术。

📚 核心概念

• 文本预处理：使用 tf.strings 和 tf.text 进行分词、去除停用词、词干提取等操作
• 嵌入层：通过 tf.keras.layers.Embedding 将文本转化为稠密向量表示
• 序列模型：探索 tf.keras.Sequential 构建 RNN、LSTM、GRU 等结构

💻 实战示例

1. 情感分析
   使用 tf.keras 构建简单的文本分类模型：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
       tf.keras.layers.GlobalAveragePooling(1),
       tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
   ])
   

   

2. 机器翻译
   通过 tf.keras.layers.LSTM 实现 seq2seq 模型

   

3. 文本生成
   使用 tf.keras.layers.GRU 进行基于上下文的文本创作

   

📚 扩展阅读

• TensorFlow 文本分类教程
• 深度学习与NLP
• Transformer 模型详解

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