定义输入数据 input_data = { "text": [ "这是一段正常的句子", "这是一个半句错误的消息", "这是一个未分割的句子" ], "target_text": "改变你的名字" } 使用 TensorFlow 进行训练 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(input_data["input_ids"].shape[1], input_data["input_ids"].shape[0], tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(len(target_text.split())) ]) 训练模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) 使用模型预测新的文本并对其进行更改 predictions = model.predict(input_data) 输出改后的文本 for prediction in predictions: print(prediction)