Referencia de API para bibliotecas de texto y PNL. Referencia de API para bibliotecas de texto y PNL.

KerasPNL

Referencia API

La forma más sencilla de comenzar a procesar texto en TensorFlow es utilizar KerasNLP, una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural que proporciona componentes modulares con arquitecturas y pesos preestablecidos de última generación. Puede utilizar los componentes de KerasNLP listos para usar o personalizarlos según sea necesario. KerasNLP enfatiza el cálculo en gráficos para todos los flujos de trabajo, por lo que puede esperar una producción sencilla utilizando el ecosistema TensorFlow.

Para instalar KerasNLP, consulte Instalación .

Texto de TensorFlow

Referencia API

El paquete tensorflow_text proporciona una colección de clases y operaciones relacionadas con texto listas para usar con TensorFlow. La biblioteca puede realizar el preprocesamiento regularmente requerido por los modelos basados ​​en texto e incluye otras características útiles para el modelado de secuencias que no proporciona el núcleo de TensorFlow.

Para obtener detalles de instalación, consulte la guía.

Modelos de TensorFlow: PNL

Referencia API

El repositorio de modelos de TensorFlow proporciona implementaciones de modelos de última generación (SOTA). El paquete pip tensorflow-models-official incluye muchas funciones y clases de alto nivel para crear modelos SOTA NLP, incluidos nlp.layers , nlp.losses , nlp.models y nlp.tasks .

Puedes instalar el paquete con pip :

$ pip install tensorflow-models-official  # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build

La funcionalidad NLP está disponible en el submódulo tfm.nlp .

import tensorflow_models as tfm
tfm.nlp
,

KerasPNL

Referencia API

La forma más sencilla de comenzar a procesar texto en TensorFlow es utilizar KerasNLP, una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural que proporciona componentes modulares con arquitecturas y pesos preestablecidos de última generación. Puede utilizar los componentes de KerasNLP listos para usar o personalizarlos según sea necesario. KerasNLP enfatiza el cálculo en gráficos para todos los flujos de trabajo, por lo que puede esperar una producción sencilla utilizando el ecosistema TensorFlow.

Para instalar KerasNLP, consulte Instalación .

Texto de TensorFlow

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El paquete tensorflow_text proporciona una colección de clases y operaciones relacionadas con texto listas para usar con TensorFlow. La biblioteca puede realizar el preprocesamiento regularmente requerido por los modelos basados ​​en texto e incluye otras características útiles para el modelado de secuencias que no proporciona el núcleo de TensorFlow.

Para obtener detalles de instalación, consulte la guía.

Modelos de TensorFlow: PNL

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El repositorio de modelos de TensorFlow proporciona implementaciones de modelos de última generación (SOTA). El paquete pip tensorflow-models-official incluye muchas funciones y clases de alto nivel para crear modelos SOTA NLP, incluidos nlp.layers , nlp.losses , nlp.models y nlp.tasks .

Puedes instalar el paquete con pip :

$ pip install tensorflow-models-official  # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build

La funcionalidad NLP está disponible en el submódulo tfm.nlp .

import tensorflow_models as tfm
tfm.nlp