tensorflow ml nlp

Foi lançado um livro sobre processamento de linguagem natural começando com TensorFlow 2 e aprendizado de máquina. Para o segundo livro, consulte o link abaixo.

Link do segundo livro: https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp-tf2

LIVRO PNL

Processamento de linguagem natural começando com TensorFlow e aprendizado de máquina (da regressão logística ao chatbot transformador)

Introdução

Este é um repositório que coleta exemplos de processamento de linguagem natural incluídos no livro.

Este repositório será mais útil se você usá-lo em conjunto com um livro sobre processamento de linguagem natural que começa com TensorFlow e aprendizado de máquina.

Bibliotecas necessárias (requisitos)

1. Python3
2. Fluxo tensor == 1,10
3. entorpecido
4. pandas
5. gráfico mat

Método de instalação (ambientes)

 pip install -r requirements.txt

Se a instalação não prosseguir corretamente, instale o python 3.6 e prossiga.

 conda install python=3.6

Instalação CUDA ao usar GPU

• Se você usar uma GPU, deverá instalar uma versão CUDA compatível com TensorFlow.
• Atualmente, este projeto foi implementado e testado para rodar na versão tensorflow==1.10 .
• Para tensorflow-gpu==1.10 instale CUDA 9.0 .

Índice

Estágio preparatório - Este capítulo fornece informações básicas sobre o processamento de linguagem natural e a preparação para o desenvolvimento.

1. Entrando
2. Preparando-se para o desenvolvimento do processamento de linguagem natural
3. Visão geral do processamento de linguagem natural

Noções básicas de processamento de linguagem natural - Este é um capítulo prático sobre modelos básicos de processamento de linguagem natural.

4. Classificação de texto
5. Similaridade de texto

Processamento avançado de linguagem natural - Este é um capítulo prático sobre processamento de linguagem natural mais avançado por meio de modelos de chatbot.

6. Crie um chatbot

Consultas

Solicitações pull são sempre bem-vindas. Se você tiver algum problema, bug ou dúvida, deixe uma mensagem na edição.

**Antes de verificar o problema, consulte primeiro o documento na Wiki e deixe um comentário sobre o assunto!

Autores

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