TensorFlow NLP 快速入门指南 🚀

环境准备 📦

• 安装 TensorFlow 框架：pip install tensorflow
• 配置 Python 环境（推荐 3.8+）
• 安装依赖库：pip install tensorflow-text 用于文本处理扩展功能

基础示例 📜

1. 文本分类
   使用 tf.keras 构建简单的分类模型：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
       tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
       tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
   ])
   

2. 情感分析
   加载 IMDb 数据集进行训练：

   imdb = tf.keras.datasets.imdb
   (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
   

3. 文本生成
   尝试使用 RNN 或 Transformer 架构进行序列预测

扩展学习 🔗

• 深入了解 TensorFlow NLP 教程 更多高级功能
• 探索预训练模型：tfhub 模块提供 BERT、Transformer 等模型
• 文本向量化工具：tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer