TensorFlow Keras Tokenizer API nodrošina efektīvu teksta datu marķieri, kas ir būtisks solis dabiskās valodas apstrādes (NLP) uzdevumos. Konfigurējot Tokenizer instanci programmā TensorFlow Keras, viens no parametriem, ko var iestatīt, ir parametrs "num_words", kas norāda maksimālo vārdu skaitu, kas jāpatur, pamatojoties uz vārdu biežumu. Šis parametrs tiek izmantots, lai kontrolētu vārdu krājuma lielumu, ņemot vērā tikai visbiežāk lietotos vārdus līdz noteiktajam ierobežojumam.
Parametrs "num_words" ir neobligāts arguments, ko var nodot, inicializējot marķieri. Iestatot šo parametru uz noteiktu vērtību, marķieris ņems vērā tikai visbiežāk sastopamos vārdus — 1 vārdu datu kopā, bet pārējie vārdi tiks uzskatīti par ārpusvārdnīcas marķieriem. Tas var būt īpaši noderīgi, strādājot ar lielām datu kopām vai ja atmiņas ierobežojumi rada bažas, jo vārdu krājuma apjoma ierobežošana var palīdzēt samazināt modeļa atmiņas apjomu.
Ir svarīgi atzīmēt, ka parametrs `num_words` neietekmē pašu marķiera procesu, bet gan nosaka vārdu krājuma lielumu, ar kuru darbosies marķieris. Vārdi, kas nav iekļauti vārdnīcā vārda skaita_vārdu ierobežojuma dēļ, tiks kartēti ar oov_token, kas norādīts Tokenizer inicializēšanas laikā.
Praksē parametra "num_words" iestatīšana var palīdzēt uzlabot modeļa efektivitāti, koncentrējoties uz visatbilstošākajiem vārdiem datu kopā, vienlaikus atmetot retāk sastopamos vārdus, kas var būtiski neietekmēt modeļa veiktspēju. Tomēr, lai izvairītos no svarīgas informācijas zaudēšanas, ir svarīgi izvēlēties atbilstošu vērtību “vārdu_skaits”, pamatojoties uz konkrēto datu kopu un uzdevumu.
Šeit ir piemērs tam, kā TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot parametru `num_words`.
python from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer # Initialize a Tokenizer object with a maximum of 1000 words tokenizer = Tokenizer(num_words=1000) # Fit the Tokenizer on some text data texts = ['sample text data for tokenization'] tokenizer.fit_on_texts(texts) # Convert text to sequences using the Tokenizer sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) print(sequences)
Iepriekš minētajā piemērā marķieri tiek inicializēti ar "num_words=1000", ierobežojot vārdu krājuma lielumu līdz 1000 vārdiem. Pēc tam marķieris tiek piemērots teksta parauga datiem, un teksts tiek pārveidots sekvencēs, izmantojot marķieri.
Parametrs "num_words" TensorFlow Keras Tokenizer API ļauj kontrolēt vārdu krājuma lielumu, norādot maksimālo vārdu skaitu, kas jāņem vērā, pamatojoties uz to biežumu datu kopā. Iestatot atbilstošu vērtību “num_words”, lietotāji var optimizēt modeļa veiktspēju un atmiņas efektivitāti NLP uzdevumos.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
- Vai neironu strukturēto apmācību var izmantot ar datiem, kuriem nav dabiska grafika?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals