NLP-Models-Tensorflow

一站式 TensorFlow NLP 模型库，从经典到前沿轻松复现

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 710 🐛 待处理 8 👀 关注 1 ⚠️ 作者已归档（停止维护）

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1779

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

NLP-Models-Tensorflow 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手

开发团队mesolitica

GitHubhttps://github.com/mesolitica/NLP-Models-Tensorflow

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型attention,chatbot,deep-learning,dnc-seq2seq,embedded,language-detection,lstm,lstm-seq2seq-tf,luong-api,machine-learning,neural-machine-translation,nlp,optical-character-recognition,pos-tagging,speech-to-text,summarization

GitHub 星标★ 1779

上线时间2018-04-23 00:00:00

代码更新2020-07-20

仓库体积47.3 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

NLP-Models-Tensorflow 是一个汇集多种自然语言处理（NLP）模型实现的 TensorFlow 项目，主要面向 TensorFlow 1.13 至 2.0 版本。它解决了 NLP 开发者需要快速参考和复现经典模型的问题，提供了从基础到进阶的模型代码，涵盖文本分类、序列标注、机器翻译、对话生成等任务。核心能力包括：基于 LSTM 的序列到序列模型（含注意力机制）、DNC（可微神经计算机）与 Seq2Seq 的结合、语言检测、以及多种注意力实现（如 Luong 注意力）。项目以 Jupyter Notebook 形式呈现，便于学习和实验。虽然星标数不算高，但代码结构清晰，适合作为 NLP 入门和进阶的学习资源，尤其适合希望深入理解模型内部实现的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1779

技术标签

attention chatbot deep-learning embedded lstm

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 15 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（建议 3.6/3.7，用于运行 Jupyter Notebook）
TensorFlow 1.13 ~ 2.0（项目面向该版本区间）
Jupyter Notebook
Git（用于克隆仓库）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

从 GitHub 拉取全部 Notebook 源码，仓库约含 335 个模型笔记，体积较大请耐心等待。
```
git clone https://github.com/mesolitica/NLP-Models-Tensorflow.git
```
2进入项目目录

切换到克隆下来的目录，后续所有操作都在该目录内进行。
```
cd NLP-Models-Tensorflow
```
3安装 Jupyter

项目代码 100% 以 Jupyter Notebook 形式组织，需先安装 Jupyter 才能打开运行。
```
pip install jupyter
```
4安装 TensorFlow

按 README 说明的版本区间安装 TensorFlow，老笔记多用 1.x API，建议装 2.0.0 或单独的 1.13 虚拟环境。
```
pip install tensorflow==2.0.0
```
5启动 Notebook 服务

在项目根目录启动服务，终端会输出带 token 的访问地址，用浏览器打开即可。
```
jupyter notebook
```
6打开任务笔记运行

按目录找到目标任务（如 Chatbot、Text Classification），打开 .ipynb 后从上到下逐格执行。