TensorFlow NLP 是 TensorFlow 生态系统中专门针对自然语言处理（NLP）任务的工具包。它提供了丰富的预训练模型和工具，帮助开发者轻松实现各种 NLP 任务。

主要功能

  • 预训练模型：提供了一系列预训练的语言模型，如 BERT、GPT 等，可以用于文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。
  • 工具集：提供了文本预处理、分词、词嵌入等工具，方便开发者进行 NLP 任务。
  • 集成：与 TensorFlow 其他组件无缝集成，方便进行端到端的 NLP 应用开发。

使用示例

以下是一个简单的文本分类示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow_nlp as nlp


model = nlp.models.BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 加载文本数据
text = "这是一个示例文本"

# 进行文本分类
predictions = model.predict([text])

print(predictions)

扩展阅读

更多关于 TensorFlow NLP 的信息，请访问 TensorFlow NLP 官方文档。

图片展示

预训练模型示例：

BERT

文本分类结果示例：

Text Classification Result