TensorFlow 是实现自然语言处理（NLP）的强大工具，以下是一些典型应用场景与技术要点：

1. 常见NLP任务示例

  • 文本分类：使用 tf.keras 构建情感分析模型
    文本分类
  • 序列生成：通过 RNN 或 Transformer 实现对话回复
    序列生成
  • 文本摘要：基于 Attention 机制的模型设计
    文本摘要

2. 核心实现步骤

  1. 数据预处理 → 使用 tf.data.Dataset 加载并清洗文本数据
  2. 模型构建 → tf.keras.layers.Embedding + LSTM/GRU
  3. 训练优化 → 损失函数 SparseCategoricalCrossentropy
  4. 部署应用 → 通过 tf.saved_model 导出模型
    TensorFlow_code

3. 扩展阅读

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