1樓：稻哥
其實有很多任務具都能使用
Tensorflow 最近推出了TF learn，最近用那個裡面的示例程式碼跑了character cnn
Theano 的Lasagne也非常好用
同時也可以考慮下Mxnet
我的建議是看一下這些庫的示例程式碼，這樣上手就快了。
想知道詳細可以補充。
2樓：卜居
看看這個 GitHub - Russell91/nlpcaffe: natural language processing with Caffe
(The Stanford Natural Language Processing Group)
NLP-Caffe
NLP-Caffe is a pull request [1] on the Caffe framework developed by Yangqing Jia and Evan Shelhamer, among other members of the BVLC lab at Berkeley and a large number of independent online contributers.
This fork makes it easier for NLP users to get started without merging C++ code. The current example constructs a language model for a small subset of Google's Billion Word corpus. It uses a two-layer LSTM architecture that processes in excess of 15,000 words per second [2], and achieves a perplexity of 79.
More examples for Machine Translation using the encoder-decoder model and character-level RNNs are in the works. This code will eventually be merged into the Caffe master branch. This work was funded by the Stanford NLP Group, under the guidance of Chris Manning, and with the invaluable expertise of Thang Luong.
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