TensorFlow NLP 可视化示例导航

欢迎访问 TensorFlow NLP 可视化示例 页面！以下内容展示了与自然语言处理相关的可视化技术及应用场景，包含多种模型类型的图示说明：

常见可视化类型 📊

• 注意力机制 💡

  展示 Transformer 模型中注意力权重的分布情况，可帮助理解序列间的依赖关系。

• 序列到序列模型 🔄

  用于机器翻译等任务，可视化编码器-解码器结构及信息流动。

• 文本分类热力图 🔥

  显示模型对输入文本中关键词的敏感度，辅助优化特征提取。

应用场景 🌍

• 情感分析结果可视化
• 命名实体识别（NER）图示
• 语言模型的词向量分布展示
• 生成对抗网络（GAN）的文本生成过程追踪

示例代码片段 📁

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建可视化模型的基本结构
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim),
    layers.Bidirectional(layers.LSTM(units=64, return_sequences=True)),
    layers.GlobalAveragePooling1D(),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 可视化训练过程
tf.keras.utils.plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)

扩展阅读 📚

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📌 提示：可视化是理解模型行为的关键工具，建议结合具体任务选择合适的可视化方法！