„TensorFlow Keras Tokenizer“ API leidžia efektyviai ženklinti tekstinius duomenis, o tai yra esminis žingsnis atliekant natūralios kalbos apdorojimo (NLP) užduotis. Konfigūruojant Tokenizer egzempliorių „TensorFlow Keras“, vienas iš parametrų, kurį galima nustatyti, yra parametras „num_words“, kuris nurodo maksimalų žodžių skaičių, kurį reikia laikyti, atsižvelgiant į žodžių dažnį. Šis parametras naudojamas žodyno dydžiui valdyti, atsižvelgiant tik į dažniausiai vartojamus žodžius iki nurodytos ribos.
Parametras „num_words“ yra pasirenkamas argumentas, kurį galima perduoti inicijuojant Tokenizer objektą. Nustačius šį parametrą į tam tikrą reikšmę, Ženklinimo priemonė atsižvelgs tik į populiariausius „žodžių_skaičius – 1“ dažniausiai pasitaikančius žodžius duomenų rinkinyje, o likusieji žodžiai bus traktuojami kaip iš žodyno nepriklausantys atpažinimo ženklai. Tai gali būti ypač naudinga dirbant su dideliais duomenų rinkiniais arba kai susirūpinimą kelia atminties apribojimai, nes žodyno dydžio ribojimas gali padėti sumažinti modelio atminties kiekį.
Svarbu pažymėti, kad parametras `num_words` neturi įtakos pačiam atpažinimo procesui, o veikiau nulemia žodyno, su kuriuo veiks Tokenizer, dydį. Žodžiai, kurie neįtraukti į žodyną dėl „žodžių_skaičiaus“ apribojimo, bus susieti su „oov_token“, nurodytu inicijuojant Tokenizer.
Praktiškai parametro „žodžių_skaičius“ nustatymas gali padėti pagerinti modelio efektyvumą, sutelkiant dėmesį į svarbiausius duomenų rinkinio žodžius ir atmetant retesnius žodžius, kurie gali neturėti reikšmingos įtakos modelio veikimui. Tačiau, kad neprarastumėte svarbios informacijos, labai svarbu pasirinkti tinkamą „žodžių_skaičiaus“ reikšmę, atsižvelgiant į konkretų duomenų rinkinį ir atliekamą užduotį.
Štai pavyzdys, kaip parametras „num_words“ gali būti naudojamas „TensorFlow Keras Tokenizer“ API:
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)
Aukščiau pateiktame pavyzdyje Tokenizer inicijuojamas „žodžių_skaičius=1000“, apribojant žodyno dydį iki 1000 žodžių. Tada Tokenizer yra pritaikytas pavyzdiniams teksto duomenims, o tekstas konvertuojamas į sekas naudojant Tokenizer.
Parametras „num_words“ „TensorFlow Keras Tokenizer“ API leidžia valdyti žodyno dydį nurodant didžiausią žodžių, į kuriuos reikia atsižvelgti, skaičių, atsižvelgiant į jų dažnumą duomenų rinkinyje. Nustatydami atitinkamą žodžių_skaičių reikšmę, vartotojai gali optimizuoti modelio našumą ir atminties efektyvumą atlikdami NLP užduotis.
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?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- 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