„TensorFlow Keras Tokenizer“ API iš tikrųjų gali būti naudojama norint rasti dažniausiai pasitaikančius žodžius teksto korpuse. Tokenizavimas yra pagrindinis natūralios kalbos apdorojimo (NLP) žingsnis, kurio metu tekstas suskaidomas į mažesnius vienetus, paprastai žodžius arba požodžius, kad būtų lengviau apdoroti. „TensorFlow“ Tokenizer API leidžia efektyviai ženklinti tekstinius duomenis ir atlikti tokias užduotis kaip žodžių dažnio skaičiavimas.
Norėdami rasti dažniausiai vartojamus žodžius naudodami TensorFlow Keras Tokenizer API, galite atlikti šiuos veiksmus:
1. Ženklinimas: pradėkite ženklindami tekstinius duomenis naudodami Tokenizer API. Galite sukurti Tokenizer egzempliorių ir pritaikyti jį teksto korpusui, kad sukurtumėte duomenų žodyną.
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. Žodžių rodyklė: nuskaitykite žodžių indeksą iš Tokenizer, kuris kiekvieną žodį susieja su unikaliu sveikuoju skaičiumi pagal jo dažnį korpuse.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Žodžių skaičius: Apskaičiuokite kiekvieno žodžio dažnį teksto korpuse naudodami Tokenizer atributą "word_counts".
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. Rūšiavimas: Rūšiuokite žodžių skaičių mažėjimo tvarka, kad nustatytumėte dažniausiai vartojamus žodžius.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Dažniausių žodžių rodymas: Rodyti N populiariausius žodžius pagal surūšiuotų žodžių skaičių.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Atlikdami šiuos veiksmus, galite pasinaudoti TensorFlow Keras Tokenizer API, kad rastumėte dažniausiai pasitaikančius žodžius teksto korpuse. Šis procesas yra būtinas atliekant įvairias NLP užduotis, įskaitant teksto analizę, kalbos modeliavimą ir informacijos gavimą.
„TensorFlow Keras Tokenizer“ API gali būti veiksmingai naudojama norint identifikuoti dažniausiai pasitaikančius žodžius teksto korpuse, atliekant prieigos rakto, žodžių indeksavimo, skaičiavimo, rūšiavimo ir rodymo veiksmus. Šis metodas suteikia vertingų įžvalgų apie žodžių pasiskirstymą duomenyse, leidžiančią toliau analizuoti ir modeliuoti NLP programose.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
- Ar neuroninis struktūrinis mokymasis gali būti naudojamas su duomenimis, kuriems nėra natūralaus grafiko?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals