Riferimento API per librerie di testo e NLP.
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KerasNLP
Riferimento API
Il modo più semplice per iniziare a elaborare il testo in TensorFlow è utilizzare KerasNLP, una libreria di elaborazione del linguaggio naturale che fornisce componenti modulari con pesi e architetture preimpostati all'avanguardia. Puoi utilizzare i componenti KerasNLP pronti all'uso o personalizzarli secondo necessità. KerasNLP enfatizza il calcolo nel grafico per tutti i flussi di lavoro, quindi puoi aspettarti una facile produzione utilizzando l'ecosistema TensorFlow.
Per installare KerasNLP, vedere Installazione .
Testo TensorFlow
Riferimento API
Il pacchetto tensorflow_text
fornisce una raccolta di classi e operazioni relative al testo pronte per l'uso con TensorFlow. La libreria può eseguire la preelaborazione regolarmente richiesta dai modelli basati su testo e include altre funzionalità utili per la modellazione di sequenze non fornite dal core TensorFlow.
Per i dettagli sull'installazione, fare riferimento alla guida
Modelli TensorFlow - PNL
Riferimento API
Il repository TensorFlow Models fornisce implementazioni di modelli all'avanguardia (SOTA). Il pacchetto pip tensorflow-models-official
include molte funzioni e classi di alto livello per la creazione di modelli NLP SOTA tra cui nlp.layers
, nlp.losses
, nlp.models
e nlp.tasks
.
Puoi installare il pacchetto con pip
:
$ pip install tensorflow-models-official # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build
La funzionalità NLP è disponibile nel sottomodulo tfm.nlp
.
import tensorflow_models as tfm
tfm.nlp
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Ultimo aggiornamento 2024-09-12 UTC.
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