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Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程

TensorflowNLP딥 러닝BERTKoGPT-2Github开源项目

此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细，基于e-Book中的理论，涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习，无需额外安装Python。该项目持续更新，提供最新的自然语言处理技术和代码示例。

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介绍相关项目
haystack-tutorials - 提供构建生产级LLM应用和智能搜索系统的全面教程
GithubHaystackLLM应用deepset开源项目搜索系统检索增强生成管道
本页面汇集了多个教程，展示如何使用最新的自然语言处理（NLP）模型构建生产级LLM应用、检索增强生成流水线和智能搜索系统。这些教程涵盖问答系统的构建、模型微调、可扩展的QA系统开发、预处理和元数据过滤等内容。所有教程均可在Colab中运行，便于快速实践和验证。
NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南，快速上手实战应用
GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析
本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建，提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解，便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师，都能从中受益，提升自然语言处理技能。
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens，在单张3090显卡上运行60多小时，成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目
该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。
EffectiveTensorflow - TensorFlow 2的深入讲解，包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等
GithubTensorFlow 2开源项目张量梯度下降神经网络自动微分
本指南深入讲解 TensorFlow 2，包括基本概念、广播机制、符号计算和控制流操作等。探讨如何通过重载操作符和控制流来提升代码效率，与 NumPy 的兼容性增强了代码的可读性。同时，介绍了广播机制的优势与潜在缺点，并展示了如何在多设备上使用 TensorFlow 2 的新 API 高效地处理和优化大型神经网络。
plm-nlp-code - 自然语言处理预训练模型代码实现与学习资源
GithubPyTorchTransformers代码示例开源项目自然语言处理预训练模型
plm-nlp-code项目提供《自然语言处理：基于预训练模型的方法》一书的示例代码，涵盖词嵌入到BERT等多个NLP主题。项目包含代码实现、环境设置和书中勘误，是NLP学习者和研究者的实用资源。代码基于Python 3.8.5和PyTorch 1.8.0等环境，展示了现代NLP技术的核心内容和实践应用。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南
GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构
本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。
AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
examples - TensorFlow示例与教程，支持学习深度学习
GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料
TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码，适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码，用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献，查看贡献指南了解详细信息。
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