TensorFlow NLP 模型介绍
TensorFlow NLP 是 TensorFlow 生态系统中的一个组件，专门用于处理自然语言处理任务。以下是一些TensorFlow NLP中常用的模型：
常用模型
- Word2Vec: 将单词转换为密集向量表示，用于词嵌入。
- BERT: 一种预训练的语言表示模型，可以用于多种下游任务。
- GPT: 一种基于Transformer的预训练语言模型，用于生成文本。
模型使用示例
要使用这些模型，你可以通过以下步骤进行：
- 导入必要的库。
- 加载或创建数据集。
- 使用模型进行预测。