51、自然语言处理中的预训练嵌入、模型架构与优化技术

自然语言处理中的预训练嵌入、模型架构与优化技术

自然语言处理（NLP）领域不断发展，新的技术和方法层出不穷。本文将介绍如何复用预训练嵌入，以及几种重要的NLP模型架构和优化技术，包括编码器 - 解码器网络、双向循环神经网络、束搜索和注意力机制。

1. 复用预训练嵌入

TensorFlow Hub项目让我们可以轻松地在自己的模型中复用预训练的模型组件，这些组件被称为模块。只需浏览TF Hub仓库，找到所需的模块，将代码示例复制到项目中，模块及其预训练权重就会自动下载并集成到模型中。

1.1 使用预训练嵌入进行情感分析

以下是一个使用 nnlm-en-dim50 句子嵌入模块进行情感分析的示例：

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow as tf

model = keras.Sequential([
    hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/tf2-preview/nnlm-en-dim50/1",
                   dtype=tf.string, input_shape=[], output_shape=[50]),
    keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])
model.compile(loss="bina