tensorflow ml nlp

Ein Buch zur Verarbeitung natürlicher Sprache, beginnend mit TensorFlow 2 und maschinellem Lernen, wurde veröffentlicht. Für das zweite Buch klicken Sie bitte auf den untenstehenden Link.

Link zum zweiten Buch: https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp-tf2

NLPBUCH

Verarbeitung natürlicher Sprache beginnend mit TensorFlow und maschinellem Lernen (von der logistischen Regression bis zum Transformer-Chatbot)

Einführung

Dies ist ein Repository, das im Buch enthaltene Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache sammelt.

Dieses Repository ist hilfreicher, wenn Sie es in Verbindung mit einem Buch zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, das mit TensorFlow und maschinellem Lernen beginnt.

Erforderliche Bibliotheken (Anforderungen)

1. Python3
2. Tensorflow==1,10
3. Numpy
4. Pandas
5. Matplot

Installationsmethode (Umgebungen)

 pip install -r requirements.txt

Wenn die Installation nicht ordnungsgemäß verläuft, installieren Sie bitte Python 3.6 und fahren Sie fort.

 conda install python=3.6

CUDA-Installation bei Verwendung der GPU

• Wenn Sie eine GPU verwenden, müssen Sie eine mit TensorFlow kompatible CUDA-Version installieren.
• Derzeit wurde dieses Projekt für die Ausführung auf der Version tensorflow==1.10 implementiert und getestet.
• Für tensorflow-gpu==1.10 installieren Sie bitte CUDA 9.0 .

Inhaltsverzeichnis

Vorbereitungsphase – Dieses Kapitel bietet Hintergrundinformationen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Vorbereitung auf die Entwicklung.

1. Eintreten
2. Vorbereitung auf die Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache
3. Übersicht über die Verarbeitung natürlicher Sprache

Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache – Dies ist ein Übungskapitel zu grundlegenden Modellen der Verarbeitung natürlicher Sprache.

4. Textklassifizierung
5. Textähnlichkeit

Erweiterte Verarbeitung natürlicher Sprache – Dies ist ein Übungskapitel zur fortgeschritteneren Verarbeitung natürlicher Sprache durch Chatbot-Modelle.

6. Erstellen Sie einen Chatbot

Anfragen

Pull-Anfragen sind jederzeit willkommen. Wenn Sie Probleme, Fehler oder Fragen haben, hinterlassen Sie bitte eine Nachricht in der Ausgabe.

**Bevor Sie das Problem prüfen, schauen Sie sich bitte zuerst das Dokument im Wiki an und hinterlassen Sie einen Kommentar zum Problem!

Autoren

ChangWookJun / @changwookjun ([email protected])
Taekyoon / @taekyoon ([email protected])
JungHyun Cho / @JungHyunCho ([email protected])