TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于自然语言处理领域。以下是其典型应用场景：

1. 文本分类与情感分析 📚

  • 使用 tf.keras 构建多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN）进行新闻分类
  • 通过预训练的 BERT 模型实现中文情感分析任务
  • 📌 示例：TensorFlow NLP 文本分类教程

2. 机器翻译与序列生成 🌍

  • 基于 LSTM 或 Transformer 模型实现中英双语翻译
  • 使用 tf.data 构建平行语料库数据管道
  • 📌 示例：Transformer 模型实战指南

3. 对话系统与问答模型 💬

  • 利用 Seq2Seq 框架开发智能客服对话机器人
  • 集成 tf.saved_model 实现模型部署与推理
  • 📌 扩展阅读：NLP 问答系统案例库

4. 文本生成与摘要 📝

  • 使用 GAN 技术生成创意文本内容
  • 通过 Attention 机制实现新闻摘要生成
  • 📌 实战项目：文本摘要代码仓库

📌 附：TensorFlow NLP 生态图谱

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本教程系列包含 TensorFlow 官方 NLP 案例 的中文解析与实践代码，适合入门到进阶学习。