📚 TensorFlow NLP 教程：从文本处理到模型训练

欢迎来到自然语言处理（NLP）的入门指南！我们将用 TensorFlow 实现从文本预处理到模型训练的完整流程，适合初学者和进阶开发者 🚀

🧠 为什么选择 TensorFlow？

• 强大的计算图功能：直观构建复杂模型
• 丰富的预训练模型库：如 BERT、Transformer 直接调用
• 跨平台支持：适用于研究与生产环境

📝 核心步骤演示

1. 文本清洗
   使用 tf.strings 进行分词、去除停用词
   示例：tf.strings.split(text, " ")

2. 嵌入层构建

   embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)
   

3. 序列建模
   搭配 LSTM/GRU 或 Transformer 模型

   

4. 训练与评估
   使用 tf.data 构建训练管道，tf.keras.Model 进行评估
   📌 点击扩展阅读：TensorFlow 基础教程

📚 推荐学习路径

• 入门：TensorFlow 官方 NLP 教程
• 进阶：深度学习与 NLP 实战
• 视频：TensorFlow NLP 系列讲解

📌 实用工具链

工具	用途
tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer	文本向量化
tf.keras.layers.Bidirectional	双向 RNN
tf.keras.layers.Attention	注意力机制

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