总结

在本章中，我们学习了单词嵌入的方法，以找到更好的文本数据元素表示。随着神经网络和深度学习摄取大量文本数据，单热表示和其他单词表示方法变得低效。我们还学习了如何使用 t-SNE 图来可视化文字嵌入。我们使用简单的 LSTM 模型在 TensorFlow 和 Keras 中生成文本。类似的概念可以应用于各种其他任务，例如情绪分析，问答和神经机器翻译。

在我们深入研究先进的 TensorFlow 功能（如迁移学习，强化学习，生成网络和分布式 TensorFlow）之前，我们将在下一章中看到如何将 TensorFlow 模型投入生产。