tensorflow ml nlp

Un livre sur le traitement du langage naturel commençant par TensorFlow 2 et l'apprentissage automatique a été publié. Pour le deuxième livre, veuillez vous référer au lien ci-dessous.

Lien du deuxième livre : https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp-tf2

LIVRE PNL

Traitement du langage naturel à partir de TensorFlow et du machine learning (de la régression logistique au chatbot transformateur)

Introduction

Il s'agit d'un référentiel qui collecte des exemples de traitement du langage naturel inclus dans le livre.

Ce référentiel sera plus utile si vous l'utilisez conjointement avec un livre de traitement du langage naturel qui commence par TensorFlow et l'apprentissage automatique.

Bibliothèques requises (exigences)

1. Python3
2. Tensorflow==1.10
3. numpy
4. pandas
5. intrigue

Méthode d'installation (Environnements)

 pip install -r requirements.txt

Si l'installation ne se déroule pas correctement, veuillez installer Python 3.6 et continuer.

 conda install python=3.6

Installation CUDA lors de l'utilisation du GPU

• Si vous utilisez un GPU, vous devez installer une version CUDA compatible avec TensorFlow.
• Actuellement, ce projet a été implémenté et testé pour fonctionner sur la version tensorflow==1.10 .
• Pour tensorflow-gpu==1.10 veuillez installer CUDA 9.0 .

Table des matières

Étape préparatoire - Ce chapitre fournit des informations générales sur le traitement du langage naturel et la préparation au développement.

1. Entrer
2. Préparation au développement du traitement du langage naturel
3. Présentation du traitement du langage naturel

Bases du traitement du langage naturel - Il s'agit d'un chapitre pratique sur les modèles de base du traitement du langage naturel.

4. Classement du texte
5. Similitude du texte

Traitement avancé du langage naturel - Il s'agit d'un chapitre pratique sur le traitement plus avancé du langage naturel via des modèles de chatbot.

6. Créer un chatbot

Demandes de renseignements

Les demandes de tirage sont toujours les bienvenues. Si vous rencontrez des problèmes, des bugs ou des questions, veuillez laisser un message dans le numéro.

**Avant de vérifier le problème, veuillez d'abord consulter le document sur Wiki et laisser un commentaire sur le problème !

Auteurs

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