TensorFlow NLP 技术指南 🔍

1. 词嵌入与表示学习 🧠

使用 tf.keras.layers.Embedding 实现词向量空间映射，通过以下步骤：

• 数据预处理：分词 + 构建词汇表
• 模型构建：嵌入层 + 全连接层
• 训练优化：负采样/层次softmax等技术

推荐阅读：TensorFlow NLP实战教程 中包含完整代码示例

2. 序列建模技术 🔄

• 循环神经网络 (RNN)：tf.keras.layers.SimpleRNN 实现
• LSTM/GRU：处理长距离依赖关系
• Transformer：自注意力机制实现并行化

3. 预训练模型应用 🧪

• BERT：使用 tf.keras.applications.BERT 加载预训练权重
• T5：文本到文本的预训练模型
• RoBERTa：改进版的BERT模型

4. 实战应用案例 📊

# 示例代码片段
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim),
    tf.keras.layers.LSTM(units=128),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

注意：TensorFlow NLP模型优化指南 提供了更多性能调优技巧

5. 常见任务实现 📚