tensorflow ml nlp

Выпущена книга по обработке естественного языка, начиная с TensorFlow 2 и машинного обучения. Вторую книгу можно найти по ссылке ниже.

Ссылка на вторую книгу: https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp-tf2.

НЛПКНИГА

Обработка естественного языка, начиная с TensorFlow и машинного обучения (от логистической регрессии до чат-бота-трансформера)

Введение

Это репозиторий, в котором собраны примеры обработки естественного языка, включенные в книгу.

Этот репозиторий будет более полезен, если вы будете использовать его вместе с книгой по обработке естественного языка, которая начинается с TensorFlow и машинного обучения.

Необходимые библиотеки (требования)

1. Python3
2. Тензорный поток == 1,10
3. бестолковый
4. панды
5. матсюжет

Способ установки (Среды)

 pip install -r requirements.txt

Если установка не проходит должным образом, установите Python 3.6 и продолжайте.

 conda install python=3.6

Установка CUDA при использовании графического процессора

• Если вы используете графический процессор, вам необходимо установить версию CUDA, совместимую с TensorFlow.
• В настоящее время этот проект реализован и протестирован для работы на версии tensorflow==1.10 .
• Для tensorflow-gpu==1.10 установите CUDA 9.0 .

Оглавление

Подготовительный этап . В этой главе представлены общие сведения об обработке естественного языка и подготовке к разработке.

1. Вход
2. Подготовка к разработке обработки естественного языка
3. Обзор обработки естественного языка

Основы обработки естественного языка . Это практическая глава, посвященная основным моделям обработки естественного языка.

4. Классификация текста
5. Сходство текста

Расширенная обработка естественного языка . Это практическая глава, посвященная более сложной обработке естественного языка с помощью моделей чат-ботов.

6. Создать чат-бота

Запросы

Запросы на вытягивание всегда приветствуются. Если у вас возникли проблемы, ошибки или вопросы, пожалуйста, оставьте сообщение в теме.

**Прежде чем проверять проблему, сначала просмотрите документ в Wiki и оставьте комментарий по проблеме!

Авторы

ЧанВукджун / @changwookjun ([email protected])
Тэкён / @taekyoon ([email protected])
ЧонХён Чо / @JungHyunCho ([email protected])