以下是在 TensorFlow 中常见的 NLP 应用示例，涵盖自然语言处理核心场景：
文本分类 📊
使用 tf.keras 构建情感分析模型
- 数据预处理：
tf.text工具库支持分词与向量化 - 模型构建：
tf.keras.layers.Embedding+ RNN/CNN 结构 - 评估指标：准确率/混淆矩阵可视化
机器翻译 🔄
基于 Seq2Seq 框架的实践
- 编码器-解码器结构：
tf.keras.Model自定义层 - 注意力机制：
tf.keras.layers.Attention实现 - 演示链接：🔗 TensorFlow 翻译教程
文本生成 📝
通过 GAN 或 Transformer 模型实现
- 预训练模型：
tf.keras.applications提供基础架构 - 微调策略：使用
tf.data.Dataset进行迭代训练 - 可视化示例：🔗 生成效果演示
情感分析 📈
结合 tf.estimator 进行批量预测
- 数据增强：
tf.data.Dataset的 map 函数 - 模型优化：使用
tf.keras.optimizers.Adam - 深度解析：🔗 情感分析详解
📚 延伸学习：TensorFlow NLP 官方文档 提供完整 API 参考