TensorFlow 自然语言处理（NLP）文档指南 📚

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，其 NLP 工具库为文本处理、语言模型训练等任务提供了强大支持。以下是关键资源与使用建议：

🌐 核心文档入口

• 官方中文文档：TensorFlow NLP 中文指南（含文本分类、序列标注等实战案例）
• API 参考手册：TensorFlow NLP API 文档（涵盖 tf.keras NLP 模块与 tf.nn 词嵌入工具）
• 最新更新日志：TensorFlow NLP 版本说明

📝 常见使用场景

1. 文本预处理

   • 使用 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 进行分词
   • 配合 tf.text 实现高级文本清洗功能
   

2. 语言模型构建

   • 基于 tf.keras 的 LSTM/Transformer 模型示例
   • 使用 tf.saved_model 导出与部署模型
   

3. 多语言支持

   • 内置对中文、英文等语言的处理优化
   • 通过 tf.strings 实现 Unicode 编码转换
   

💡 扩展学习建议

• 推荐阅读：TensorFlow NLP 入门教程
• 交互式实验：Colab 实战案例（含 BERT 微调、文本生成等）
• 社区资源：TensorFlow NLP GitHub 仓库

📌 注意事项

• 文档版本：请确认使用与 TensorFlow 版本匹配的 API
• 依赖管理：需安装 tensorflow-text 扩展包（pip install tensorflow-text）
• 性能优化：建议使用 tf.data.Dataset 加速数据加载流程

如需进一步探索，请点击上方链接获取详细信息 🚀