🧠 TensorFlow 自然语言处理（NLP）指南 📚

📌 1. TensorFlow 在 NLP 中的核心应用

TensorFlow 为 NLP 提供了强大的工具链，涵盖以下方向：

• 文本处理基础
  使用 tf.strings 进行分词、清洗与编码，例如：

  tf.text.unicode_decode('你好！', 'UTF-8')
  

• 预训练模型集成
  支持加载 BERT、RoBERTa 等模型，通过 tfhub 模块快速部署
  🔗 查看预训练模型示例

• 序列到序列任务
  应用于机器翻译、文本摘要，使用 tf.keras.layers.LSTM 或 Transformer 架构

📊 2. 实战案例推荐

尝试以下经典项目：

• 情感分析：Twitter 情绪分类教程
• 命名实体识别：实体标注实战
• 文本生成：对话模型训练指南

📈 3. 推荐学习路径

1. 先掌握 文本向量化基础
2. 学习 Transformer 模型原理
3. 进阶 多语言处理实践

*图示：TensorFlow NLP 通用处理流程*

📚 4. 扩展阅读

• TensorFlow 官方 NLP 文档
• 文本分类实战案例
• 语言模型微调指南

*图示：BERT 模型结构详解*