运用TensorFlow处理简单的NLP问题
当前无论是学术界还是工业界，深度学习都受到极大的追捧，尤其是在Google开源深度学习平台TensorFlow之后，更是给深度学习火上浇油。目前在开源社区Github上所有开源项目中，TensorFlow最为活跃，从推出到现在，经历了几个版本的演进，可以说能够灵活高效地解决大量实际问题。本文主要尝试阐述TensorFlow在自然语言处理(NLP)领域的简单应用，让大家伙儿更加感性地认识TensorFlow。
说到NLP，其实我对它并不是很熟悉，之前也未曾有过NLP的相关经验，本文是我最近学习TensorFlow的一些积累，就当抛砖引玉了。当前互联网每天都在产生大量的文本和音频数据，通过挖掘这些数据，我们可以做一些更加便捷的应用，例如机器翻译、语音识别、词性标注以及信息检索等，这些都属于NLP范畴。而在NLP领域中，语言模型是最基本的一个环节，本文主要围绕语言模型展开，首先介绍其基本原理，进而引出词向量(word2vec)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等深度学习相关模型，并详细介绍如何利用 TensorFlow 实现上述模型...
