tensorflow ml nlp

テンサフロー2と機械学習で始まる自然言語処理の本が出ました。 2番目の本は以下のリンクを参照してください。

2番目の本リンク：https://github.com/NLP-jp/tensorflow-ml-nlp-tf2

NLPBOOK

テンソルフローと機械学習で始まる自然言語処理（ロジスティック回帰回帰からトレンスフォーマーチャットボットまで）

はじめに(Introduction)

本に収録されている自然言語処理の例をまとめたリポジトリです。

このリポジトリは、テンソルフローと機械学習で始まる自然言語処理の本のように活用して勉強すればさらに役立つでしょう。

必要なライブラリ (Reuquirements)

1. Python3
2. Tensorflow==1.10
3. numpy
4. パンダ
5. matplot

設置方法（Environments）

 pip install -r requirements.txt

インストールが正常に行われない場合は、python 3.6をインストールして進めてください。

 conda install python=3.6

GPU使用時のCUDAインストール関連

• GPUを使用する場合は、テンソルフローと互換性のあるCUDA Versionを合わせてインストールする必要があります。
• 現在、本プロジェクトはtensorflow==1.10バージョンで実行できるように実装およびテストを行いました。
• tensorflow-gpu==1.10の場合は、 CUDA 9.0をインストールしてください。

目次 (Table of Contents)

準備段階- 自然言語処理の背景と開発の準備のための章。

1. 入る
2. 自然言語処理開発の準備
3. 自然言語処理の概要

自然言語処理の基本 - 自然言語処理の基本的なモデルの練習の章。

4. テキスト分類
5. テキスト類似度

自然言語処理の深化- チャットボットモデルによるより深化された自然言語処理の練習の章。

6. チャットボットを作る

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著者 (Authors)

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