tensorflow ml nlp

Se ha publicado un libro sobre procesamiento del lenguaje natural a partir de TensorFlow 2 y aprendizaje automático. Para el segundo libro, consulte el siguiente enlace.

Enlace del segundo libro: https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp-tf2

LIBRO DE PNL

Procesamiento del lenguaje natural a partir de TensorFlow y aprendizaje automático (desde la regresión logística hasta el chatbot transformador)

Introducción

Este es un repositorio que recopila ejemplos de procesamiento del lenguaje natural incluidos en el libro.

Este repositorio será más útil si lo usa junto con un libro sobre procesamiento de lenguaje natural que comience con TensorFlow y el aprendizaje automático.

Bibliotecas requeridas (Requisitos)

1. Python3
2. Tensorflujo==1.10
3. engordado
4. pandas
5. diagrama matt

Método de instalación (ambientes)

 pip install -r requirements.txt

Si la instalación no se realiza correctamente, instale Python 3.6 y continúe.

 conda install python=3.6

Instalación de CUDA al usar GPU

• Si usa una GPU, debe instalar una versión CUDA compatible con TensorFlow.
• Actualmente, este proyecto ha sido implementado y probado para ejecutarse en la versión tensorflow==1.10 .
• Para tensorflow-gpu==1.10 instale CUDA 9.0 .

Tabla de contenido

Etapa preparatoria : este capítulo proporciona antecedentes sobre el procesamiento del lenguaje natural y la preparación para el desarrollo.

1. Entrando
2. Preparación para el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural
3. Descripción general del procesamiento del lenguaje natural

Conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural : este es un capítulo de práctica sobre modelos básicos en el procesamiento del lenguaje natural.

4. Clasificación de texto
5. Similitud de texto

Procesamiento avanzado del lenguaje natural : este es un capítulo de práctica sobre el procesamiento más avanzado del lenguaje natural a través de modelos de chatbot.

6. Crear un chatbot

Consultas

Las solicitudes de extracción siempre son bienvenidas. Si tiene algún problema, error o pregunta, deje un mensaje en el problema.

**Antes de comprobar el problema, consulte primero el documento en Wiki y deje un comentario sobre el problema.

Autores

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