🚀 TensorFlow NLP 入门指南

欢迎来到 TensorFlow 自然语言处理（NLP）的学习之旅！以下内容将帮助你快速上手 NLP 任务，从基础到实战。

📚 什么是 NLP？

自然语言处理是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言的交互。TensorFlow 提供了强大的工具和库，如 tf.text 和 tf.keras，支持文本分类、序列生成、机器翻译等任务。

🔧 安装 TensorFlow

确保已安装最新版本的 TensorFlow：

pip install tensorflow

若需更详细的安装指南，可访问 TensorFlow 官方文档

📌 简单示例：文本分类

以下代码展示如何使用 TensorFlow 构建一个简单的文本分类模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 构建模型
model = models.Sequential([
    layers.Embedding(1000, 64, input_length=100),
    layers.GlobalAveragePooling(1),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

运行示例前，请先 阅读数据预处理教程 了解如何准备数据。

🌐 进阶学习

• TensorFlow NLP 教程：深入实战项目
• Keras 文本处理指南：探索 tf.text 功能
• 序列到序列模型：学习机器翻译技术

📈 图片辅助理解

通过以上内容，你已掌握 TensorFlow NLP 的基础框架。继续探索，你会发现更多有趣的应用场景！