tensorflow ml nlp tf2

請參閱下面的鏈接，以獲取第一本從 TensorFlow 和機器學習開始的自然語言處理書籍。

第一本書連結：https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp

*注意：Dropbox 不再支援 GPT2 模型。若要下載模型，請依照下列步驟操作。

 wget https://github.com/NLP-kr/tensorflow-ml-nlp-tf2/releases/download/v1.0/gpt_ckpt.zip -O gpt_ckpt.zip

自然語言處理書籍

從 TensorFlow 2 和機器學習開始的自然語言處理（從邏輯回歸到 BERT 和 GPT3）

介紹

這是本書中包含的自然語言處理範例的儲存庫。

如果您將這個儲存庫與一本從 TensorFlow 和機器學習開始的自然語言處理書籍結合使用，將會更有幫助。

安裝方法（環境）

新增了 Docker 指南以支援自然語言處理範例的各種開發環境。

我們建議使用 Docker 來回應未來範例的實驗室包更新中的變更。

運行 Jupyter Docker（建議）

使用Docker環境時，建議使用19.03以上版本。

• 執行bash build_jupyter_for_cpu.sh或bash build_jupyter_for_gpu.sh建立一個 docker 映像。
• 當您執行bash exec_jupyter_for_cpu.sh或bash exec_jupyter_for_gpu.sh jupyter 在 Docker 環境中執行。
• jupyter執行連接埠號碼為8889，因此該連接​​埠號碼必須可用。

蟒蛇安裝

如果找不到 Anaconda 安裝文件，請從以下連結尋找並下載下一個版本。

 https://repo.anaconda.com/archive
# windows 권장 버전: Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe
# linux 권장 버전: Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
# MacOS 권장 버전: Anaconda3-5.3.0-MacOSX-x86_64.pkg
# 해당 버전을 받지 않아도 환경 구성을 하는데 큰 문제는 없습니다.

• Anaconda Python虛擬環境配置

 conda create -n {사용할 환경 이름} python=3.6
conda activate {사용할 환경 이름} # 경우에 따라 동작이 안될 수 있습니다. 아래의 명령어를 입력해보세요.
# source activate {사용할 환경 이름} 
pip install -r requirements.txt

如果安裝無法正常進行，請安裝 python 3.6 並繼續。

 conda install python=3.6

目錄

準備階段- 本章提供自然語言處理和開發準備的背景知識。

1. 進入
2. 為自然語言處理開發做準備
3. 自然語言處理概述

自然語言處理基礎知識- 這是自然語言處理基本模型的實踐章節。

4. 文字分類
5. 文字相似度

高級自然語言處理- 這是透過聊天機器人模型進行更高級自然語言處理的實踐章節。

6. 創建聊天機器人
7. 微調學習
8. GPT3

Colab實踐

僅針對第 7 章和第 8 章的 Colab 實踐發布了單獨的儲存庫。

• 儲存庫連結

查詢

始終歡迎拉取請求。如果您有任何問題、錯誤或疑問，請在問題中留言。

**在檢查問題之前，請先查看Wiki上的文件並對該問題發表評論！

作者

ChangWookJun / @changwookjun ([email protected])
泰京/@taekyoon ([email protected])
JungHyun Cho / @JungHyunCho ([email protected])
Ryan S. Shin / @aiscientist ([email protected])