书：pan.baidu.com/s/1tIHXj9HmIYojAHqje09DTA?pwd=jqso
- TensorFlow与Keras框架概述：介绍TensorFlow和Keras的发展历程、基本特性和在自然语言处理中的应用优势。
- 环境搭建与基础配置：详细指导读者如何从零开始搭建TensorFlow和Keras所需的运行环境，包括Python、Anaconda、PyCharm等工具的安装与配置。
- TensorFlow语法与基础操作：介绍TensorFlow的核心概念和基础语法，帮助读者熟悉其编程风格和数据处理方式。
- Keras模型构建与训练：通过实例展示如何使用Keras构建神经网络模型，并进行模型的训练和评估。
- 自然语言处理基础知识：介绍自然语言处理的基本概念、任务和常用技术，为后续实战应用打下基础。
- 文本预处理与向量化：讲解文本数据的预处理流程，包括分词、去除停用词、词干提取等，以及如何将文本数据转换为模型可处理的数值向量。
- 词嵌入技术：介绍Word2Vec、GloVe等词嵌入技术的原理和应用，展示如何利用预训练的词向量提升模型性能。
- 文本分类实战：通过具体的文本分类任务，展示如何使用TensorFlow和Keras构建分类模型，并进行模型的调优和评估。
- 序列标注实战：针对命名实体识别等序列标注任务，介绍如何使用循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）进行建模。
- 机器翻译实战：讲解基于编码器-解码器结构的机器翻译模型，展示如何使用TensorFlow和Keras实现端到端的翻译任务。
- 情感分析实战：针对情感分析任务，介绍如何使用卷积神经网络（CNN）和注意力机制提升模型的情感识别能力。
- 模型优化与超参数调整：介绍模型优化技术，如梯度下降算法、正则化、dropout等，以及如何通过调整超参数来提升模型性能。
- 模型保存与加载：讲解如何将训练好的模型进行保存和加载，方便后续的模型部署和应用。
- 实战案例分析与总结：通过多个实战案例的分析，总结TensorFlow和Keras在自然语言处理中的应用经验和技巧。
- 前沿技术与展望：介绍自然语言处理领域的最新技术和未来发展趋势，激发读者对该领域的兴趣和探索欲望。