45、深度学习中的数据处理与卷积神经网络

深度学习中的数据处理与卷积神经网络

1. 文本编码与预训练语言模型组件

在自然语言处理中，文本编码是一项基础工作。常见的文本编码方式虽然简单易用，能在基础任务中取得不错的效果，但存在一些局限性：
- 仅适用于使用空格分隔单词的语言。
- 无法区分同音异义词，例如 “to bear” 和 “teddy bear”。
- 不能体现如 “evolution” 和 “evolutionary” 这类相关词的联系。
- 若使用多热、计数或 TF - IDF 编码，会丢失单词顺序。

为解决这些问题，有以下几种选择：
- TensorFlow Text 库 ：提供比 TextVectorization 层更高级的文本预处理功能，例如包含多种子词分词器，可将文本拆分为比单词更小的标记，便于模型识别相关词汇。
- 预训练语言模型组件 ：TensorFlow Hub 库使在自己的模型中重用预训练模型组件变得简单。这些组件称为模块，只需浏览 TF Hub 仓库，找到所需模块并将代码示例复制到项目中，模块就会自动下载并集成到 Keras 层中。

以下是使用 nnlm - en - dim50 模块进行句子编码的示例代码：

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf

hub_layer = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim50/