TensorFlow Text：TensorFlow 中的文本处理库

TensorFlow Text：TensorFlow 中的文本处理库

text Making text a first-class citizen in TensorFlow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tex/text

TensorFlow Text 是一个开源项目，它是 TensorFlow 的一个扩展库，专门用于处理文本数据。该项目主要使用 Python 编程语言，并且是与 TensorFlow 深度集成的。

基础介绍

TensorFlow Text 提供了一系列文本相关的类和操作，这些类和操作可以在 TensorFlow 2.0 及以上版本中使用。库中包含了文本模型预处理中经常需要的一些预处理功能，以及其他对序列建模有用的特性，这些特性是 TensorFlow 核心库中没有提供的。使用 TensorFlow Text 中的操作可以在 TensorFlow 图中进行文本预处理，这样就不需要担心训练时的分词与推理时的分词不同，也不需要管理预处理脚本。

核心功能

• Unicode 支持：库中的大多数操作都期望字符串是 UTF-8 编码的。如果使用的是其他编码，可以使用 TensorFlow 的 transcode 操作将其转换为 UTF-8。
• 标准化：为了在不同来源的文本中识别出相同的单词，TensorFlow Text 提供了 Unicode 标准化操作，可以将字符串转换为字符的规范表示形式。
• 分词：TensorFlow Text 提供了多种分词器，包括基于空白的分词器、基于 Unicode 脚本边界的分词器等，用于将字符串拆分为单词、数字和标点符号。
• Ragged Tensor：所有分词器返回的是 Ragged Tensor，这使得处理不规则的序列数据变得更加简单。

最近更新的功能

最近更新的 TensorFlow Text 包含以下新特性和改进：

• 改进的 Tokenizer：提供了新的分词器实现，以及对现有分词器的改进，使得分词更加准确和高效。
• Keras API 的集成：现在可以使用 Keras API 更方便地处理 Ragged Tensor，无需担心数据的填充或掩码问题。
• 其他文本操作：增加了一些新的文本预处理操作，如词形变化等，这些操作对于文本模型来说非常有用。

通过这些更新，TensorFlow Text 进一步增强了 TensorFlow 在文本处理方面的能力，使得构建文本相关的模型变得更加简单和高效。

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