运用TensorFlow处理简单的NLP问题

最新推荐文章于 2025-09-11 10:17:03 发布
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博客提供了一个关于NLP（自然语言处理）的链接，链接为http://sharkdtu.com/posts/nn-nlp.html ，可通过该链接获取NLP相关知识。
http://sharkdtu.com/posts/nn-nlp.html
（三）基于TensorFlow的聊天机器人—NLP基础
Winifred_1997的博客
03-10 1439
一、什么是NLP 自然语言处理，此领域探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是让电脑懂人类的语言。 自然语言处理的主要范畴：文本分析、信息检索、词性标注、问答系统等 二、NLP技术 词法分析 语法分析 语义分析 1、词法分析 分词技术：如在文章中切分词语 词性标注： 即确定一段话中每个词是副词、名词、形容词或者其他词性的过程。 命名实体识别： 又称“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的...
TensorFlow RNN循环神经网络代码nlp句子分类例子（非图像识别）
weixin_39673686的博客
03-21 796
关键词：非图像识别，RNN，TensorFlow，代码，句子分类，NLP、 【注意】这是一个测试数据没有实际意义，所以需要实际数据的请看我的其他博客里有说明 有问题的留言问我就好。 最近在看RNN的句子分类，发现网上的代码各种讲解不清楚，于是花了点时间试了试改了改网上的代码，总算对TensorFlow下的RNN有一个了解。 机器学习三大关键点，数据格式，loss定义，网络结构。我们在...
吴恩达 tensorflow2.0 实践系列课程（3）：NLP
Abandon_first的博客
07-16 711
tensorflow2.0(3)
收藏 | Tensorflow实现的深度NLP模型集锦（附资源）
THU数据派
04-29 681
来源：深度学习与NLP本文约2000字，建议阅读5分钟。本文收集整理了一批基于Tensorflow实现的深度学习/机器学习的深度NLP模型。 收集整理了一批基于Tenso...
推荐：常见NLP模型的代码实现（基于TensorFlow和PyTorch）
湾区人工智能
07-02 1366
推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，教程中包含常见的NLP模型代码实现（基于TensorFlow和Pytorch），而且教程中的大多数NLP...
Python深度学习基于Tensorflow（8）自然语言处理基础
bigcrab的博客
05-09 644
与前后顺序有关的数据称为序列数据，对于序列数据，我们可以使用循环神经网络进行处理，循环神经网络RNN已经成功的运用于自然语言处理，语音识别，图像标注，机器翻译等众多时序问题；RNN模型有以下类别：对于全连接模型，X∈RndX \in \mathcal{R}^{nd}X∈Rnd，WX∈RdhW_X \in \mathcal{R}^{dh}WX​∈Rdh，B∈R1hB \in \mathcal{R}^{1h}B∈R1h ：H=f(XWX+B)H=f(XW_X+B)H=f(XWX​+B) 有H∈RnhH \in
TensorFlow在NLP中的简单应用：从语言模型到RNN
"本文主要探讨了如何使用TensorFlow来处理简单的自然语言处理（NLP）问题，特别是聚焦于语言模型的构建，以及相关的深度学习技术，如词向量（word2vec）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。作者通过...
9、TensorFlow数据处理与自然语言处理入门
最新发布
k6l7m8n9的博客
09-11 21
本文介绍了TensorFlow在数据处理与自然语言处理中的基础应用。内容涵盖TFRecord数据解析、ETL（提取-转换-加载）流程及其优化，通过并行化提升训练性能，并结合实例讲解了自然语言处理中的分词、词频统计、停用词过滤、序列填充与截断等关键技术。最后展示了简单文本分类模型的构建与训练过程，为后续深入学习NLP和高效数据管道设计提供了实践基础。
【NLP】tensorflow进行中文自然语言处理中的情感分析
AmorFati的博客
10-24 1549
需要的库 numpy jieba gensim tensorflow matplotlib 词向量模型 在这个词向量模型里，每一个词是一个索引，对应的是一个长度为300的向量，我们今天需要构建的LSTM神经网络模型并不能直接处理汉字文本，需要先进行分次并把词汇转换为词向量，步骤请参考下图，步骤的讲解会跟着代码一步一步来，如果你不知道RNN，GRU，LSTM是什么，我推荐deeplearning...
基于tensorflow完整的文本分类（NLP）
06-21
### 文本分类 #### 数据预处理 要求训练集和测试集分开存储，对于中文的数据必须先分词，对分词后的词用空格符分开，并且将标签连接到每条数据的尾部，标签和句子用分隔符\分开。具体的如下： * 今天 的 天气 真好\积极 #### 文件结构介绍 * config文件：配置各种模型的配置参数 * data：存放训练集和测试集 * ckpt_model：存放checkpoint模型文件 * data_helpers：提供数据处理的方法 * pb_model：存放pb模型文件 * outputs：存放vocab，word_to_index, label_to_index, 处理后的数据 * models：存放模型代码 * trainers：存放训练代码 * predictors：存放预测代码 #### 训练模型 * python train.py --config_path="config/textcnn_config.json" #### 预测模型 * 预测代码都在predictors/predict.py中，初始化Predictor对象，调用predict方法即可。 #### 模型的配置参数详述 ##### textcnn：基于textcnn的文本分类 * model_name：模型名称 * epochs：全样本迭代次数 * checkpoint_every：迭代多少步保存一次模型文件 * eval_every：迭代多少步验证一次模型 * learning_rate：学习速率 * optimization：优化算法 * embedding_size：embedding层大小 * num_filters：卷积核的数量 * filter_sizes：卷积核的尺寸 * batch_size：批样本大小 * sequence_length：序列长度 * vocab_size：词汇表大小 * num_classes：样本的类别数，二分类时置为1，多分类时置为实际类别数 * keep_prob：保留神经元的比例 * l2_reg_lambda：L2正则化的系数，主要对全连接层的参数正则化 * max_grad_norm：梯度阶段临界值 * train_data：训练数据的存储路径 * eval_data：验证数据的存储路径 * stop_word：停用词表的存储路径 * output_path：输出路径，用来存储vocab，处理后的训练数据，验证数据 * word_vectors_path：词向量的路径 * ckpt_model_path：checkpoint 模型的存储路径 * pb_model_path：pb 模型的存储路径 ##### bilstm：基于bilstm的文本分类 * model_name：模型名称 * epochs：全样本迭代次数 * checkpoint_every：迭代多少步保存一次模型文件 * eval_every：迭代多少步验证一次模型 * learning_rate：学习速率 * optimization：优化算法 * embedding_size：embedding层大小 * hidden_sizes：lstm的隐层大小，列表对象，支持多层lstm，只要在列表中添加相应的层对应的隐层大小 * batch_size：批样本大小 * sequence_length：序列长度 * vocab_size：词汇表大小 * num_classes：样本的类别数，二分类时置为1，多分类时置为实际类别数 * keep_prob：保留神经元的比例 * l2_reg_lambda：L2正则化的系数，主要对全连接层的参数正则化 * max_grad_norm：梯度阶段临界值 * train_data：训练数据的存储路径 * eval_data：验证数据的存储路径 * stop_word：停用词表的存储路径 * output_path：输出路径，用来存储vocab，处理后的训练数据，验证数据 * word_vectors_path：词向量的路径 * ckpt_model_path：checkpoint 模型的存储路径 * pb_model_path：pb 模型的存储路径 ##### bilstm atten：基于bilstm + attention 的文本分类 * model_name：模型名称 * epochs：全样本迭代次数 * checkpoint_every：迭代多少步保存一次模型文件 * eval_every：迭代多少步验证一次模型 * learning_rate：学习速率 * optimization：优化算法 * embedding_size：embedding层大小 * hidd
基于Tensorflow.js的JavaScript机器学习
04-03
基于Tensorflow.js的JavaScript机器学习,JavaScript for Machine Learning using TensorFlow.js,by Priyesh Patel.
自然语言处理（NLP）// 使用TensorFlow创建文本
2201_76006949的博客
11-13 346
如果在训练数据中有“昨天有美丽的蓝色天空”​，以同样的方式分割训练后，再对文本“明天会有美丽的蓝色”进行预测，那么预测出来的下一个词很有可能将是“天空”​。本章开始，我们创建“可用于训练的预测模型的数据”时，还需要将序列转换为“输入序列”和“标签”，其中“输入序列”是一组单词，“标签”是句子中的下一个单词。给定大量句子，对“以下一个单词为标签”的“单词序列”进行训练，你可以快速建立一个预测模型，可以从现有文本正文中预测句子中最有可能的下一个单词。3，填充所有序列至等长（取最长的句子长度）
NLP实践TensorFlow打造聊天机器人
weixin_44019542的博客
05-03 955
第1章 课程导学 第2章 基础知识 第3章 循环神经网络（RNN与LSTM） 第4章 NLP基础 第5章 文本处理方法 第6章 实战之聊天语料处理 第7章 聊天机器人原理 第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理 第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写 第10章 聊天机器人模型的训练和验证 第11章 Android的打包与发布 资料和源码 百度网盘 ...
机器学习/深度学习/自然语言处理学习路线 Stanford机器学习笔记 TensorFlow人工智能引擎入门教程之系列
klzhang的专栏
05-16 6541
当前标签: Machine Learning http://www.cnblogs.com/llhthinker/tag/Machine%20Learning/   Stanford机器学习笔记-9. 聚类(Clustering) llhthinker 2016-05-15 01:15 阅读:127 评论:0   Stanford机器学习笔记-8. 支持向量
在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (九）训练词向量 Word Embedding
weixin_33894992的博客
03-18 313
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
TensorFlow学习笔记：自然语言处理
qin1changping的博客
03-15 997
文章地址：http://blog.youkuaiyun.com/White_Idiot/article/details/78881261#insertcode正在学习TensorFlow实战8.4.1， 感谢楼主！我是被TensorFlow API 坑惨了，我知道tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example没有了，但是因为还有一个tf.contrib.seq2seq.seque...
Python与自然语言处理（四）：TensorFlow基础学习2
monkey131499的博客
12-13 1395
一元线性回归 一元线性回归即从数据中找出线性关系，简言之，给定一堆数据点，每个点有两个变量组成，假设两个变量是有线性关系的，那么就需要根据这些数据点求出这个线性关系。 假设回归函数：，对于给定的已知数据点(x1,y1)，希望h(x1)越接近y1，而h(x1)与y1差距使用均方差衡量(h(x1)-y1)^2/n，其中n表示总样本数。 程序1 输出结果：
TensorFlow简单介绍
liyuqian199695的博客
03-07 1059
TensorFlow简单介绍 TensorFlow中文社区：http://www.tensorfly.cn/ 中文社区中是这个介绍的： TensorFlow TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tenso
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