tensorflow-nlp-tutorial

项目介绍：TensorFlow NLP 教程

TensorFlow-NLP-tutorial 是一个基于 TensorFlow 2.0 的自然语言处理（NLP）教程合集，旨在帮助学习者掌握如何使用深度学习框架进行自然语言处理。该项目中包含多个实操指南，使得学习者可以通过一步步的教程掌握从基础到复杂应用的技能。如果您对 PyTorch 更感兴趣，可以通过这里找到相关教程。

资源与支持

教程设计是基于一个包含 1000 页的电子书，这本电子书全面介绍了支持代码的理论知识。通过对这本电子书的学习，研究者不仅能够了解如何使用代码，还能深入理解代码背后复杂的算法与理论。同时，该项目提供的教程还包含代码实例，使学习者可以动手实践，从而更深刻地理解教学内容。

电子书可以在这里免费获取。

使用 Colab 进行实践

学习者无需安装 Python 环境，即可通过每个 .py 文件中的链接使用 Google Colab 进行实践操作。每个 .py 文件由 ipynb 文件自动转化而来，用户可以直接在 Chrome 浏览器中打开链接进行学习与实验。这种设计极大地方便了初学者，降低了环境配置的难度，使得学习更加专注于技术本身。

更新记录

• 2022年01月01日：项目在 GitHub 上首次公开。
• 2022年01月03日：添加第18章，包括 BERT 模型在文本分类、实体识别、问答系统、自然语言推理 (NLI) 及 SBERT 用于聊天机器人的实践代码。
• 2022年01月18日：发布第22章，涵盖 KoGPT-2 模型在文本生成、聊天机器人和文本分类中的应用实例。
• 2022年01月20日：在第19章中增加使用 BERT 进行关键词提取的 KeyBERT 方法实践代码。
• 2022年02月16日：在第19章中添加基于 BERT 的融合主题建模（Combined Topic Models, CTM）实践代码。
• 2022年02月24日：扩展第19章内容，加入 CTM（韩文）、BERTopic（英文、韩文）的实践例子。
• 2024年02月18日：在第23章中增加了大规模语言模型（LLM）微调的实践代码。

该项目为学习者和研究者提供了丰富的学习资源和实际操作指导，是学习自然而现代语言处理不可多得的好帮手。