TensorFlow Keras Tokenizer API patiešām var izmantot, lai teksta korpusā atrastu visbiežāk lietotos vārdus. Tokenizācija ir būtisks solis dabiskās valodas apstrādē (NLP), kas ietver teksta sadalīšanu mazākās vienībās, parasti vārdos vai apakšvārdos, lai atvieglotu turpmāku apstrādi. Tokenizer API programmā TensorFlow nodrošina efektīvu teksta datu marķieri, ļaujot veikt tādus uzdevumus kā vārdu biežuma skaitīšana.
Lai atrastu visbiežāk lietotos vārdus, izmantojot TensorFlow Keras Tokenizer API, varat veikt šādas darbības:
1. Tokenizācija: sāciet ar teksta datu marķieri, izmantojot Tokenizer API. Varat izveidot marķiera instanci un ievietot to teksta korpusā, lai ģenerētu datos esošo vārdu vārdnīcu.
python from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer # Sample text data texts = ['hello world', 'world of tensorflow', 'hello tensorflow'] # Create Tokenizer instance tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(texts)
2. Vārdu rādītājs: izgūstiet vārdu indeksu no marķiera, kas kartē katru vārdu uz unikālu veselu skaitli, pamatojoties uz tā biežumu korpusā.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Vārdu skaits: Aprēķiniet katra vārda biežumu teksta korpusā, izmantojot marķiera atribūtu "word_counts".
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. šķirošanas: kārtojiet vārdu skaitu dilstošā secībā, lai identificētu biežākos vārdus.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Visbiežāk lietoto vārdu parādīšana: parāda N visbiežāk sastopamos vārdus, pamatojoties uz kārtoto vārdu skaitu.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Veicot šīs darbības, varat izmantot TensorFlow Keras Tokenizer API, lai teksta korpusā atrastu visbiežāk lietotos vārdus. Šis process ir būtisks dažādiem NLP uzdevumiem, tostarp teksta analīzei, valodas modelēšanai un informācijas izguvei.
TensorFlow Keras Tokenizer API var efektīvi izmantot, lai identificētu visbiežāk sastopamos vārdus teksta korpusā, izmantojot marķieru, vārdu indeksēšanas, skaitīšanas, kārtošanas un parādīšanas darbības. Šī pieeja sniedz vērtīgu ieskatu vārdu sadalījumā datos, ļaujot veikt turpmāku analīzi un modelēšanu NLP lietojumprogrammās.
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?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- 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