27、Python 深度学习项目实战：从自然语言处理到计算机视觉与自主智能体

Python 深度学习项目实战：从自然语言处理到计算机视觉与自主智能体

1. 自然语言处理项目

1.1 词表示与情感分析

在自然语言处理中，有效的词表示是核心。使用 word2vec 可将单词转换为密集向量（即张量），为语料库创建嵌入表示。之后构建卷积神经网络（CNN）来建立用于情感分析的语言模型。以餐厅连锁客户为例，他们希望理解顾客收到餐桌准备好通知后的回复文本，CNN 不仅适用于图像数据，在这个场景中也发挥了重要作用。此外，还利用 t - 分布式随机邻域嵌入（t - SNE）和 TensorBoard 进行数据可视化。

操作步骤：
1. 使用 word2vec 对语料库中的单词进行向量化处理。
2. 构建 CNN 模型，输入为 word2vec 生成的向量。
3. 对模型进行训练和评估，用于情感分析。
4. 使用 t - SNE 和 TensorBoard 对数据进行可视化。

1.2 构建聊天机器人的 NLP 管道

为了构建用于开放域问答的聊天机器人，需要创建自然语言处理管道。该管道包括对语料库进行分词、词性标注、依赖解析以确定单词之间的关系，以及命名实体识别（NER）。之后使用 TF - IDF 对文档中的特征进行向量化，创建简单的 FAQ 类型聊天机器人。通过 NER 和 Rasa NLU 的实现，增强了聊天机器人理解文本上下文（意图）和提取实体的能力。

操作步骤：
1. 对语料库进行分词处理。
2. 进行词性标注和依赖解析。
3. 执行命名实体识别（NER）。
4. 使用 TF - IDF 对特征进行向量化。
5.