TensorFlow NLP 是一个专注于自然语言处理（NLP）的开源库，它是 TensorFlow 的一部分。它提供了多种工具和接口，用于构建和训练 NLP 模型。

主要功能

  • 文本预处理：包括分词、词性标注、命名实体识别等。
  • 预训练模型：提供了一系列预训练的模型，如 BERT、GPT 等。
  • 模型训练：支持多种 NLP 任务，如文本分类、序列标注、机器翻译等。

使用示例

以下是一个简单的文本分类示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow_text as text

# 加载预训练模型
model = tf.keras.models.load_model('https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim-with-oov/1')

# 文本预处理
text_input = "TensorFlow NLP is great for NLP tasks."
processed_input = text_input.numpy()

# 预测
predictions = model(processed_input)

# 输出结果
print(predictions)

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow NLP 的信息，可以访问我们的官方文档：TensorFlow NLP 文档.

相关资源

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