TensorFlow Keras Tokenizer API mahdollistaa tekstidatan tehokkaan tokenoinnin, mikä on tärkeä vaihe Natural Language Processing (NLP) -tehtävissä. Kun määrität Tokenizer-instanssia TensorFlow Kerasissa, yksi asetettavissa olevista parametreista on "num_words"-parametri, joka määrittää säilytettävien sanojen enimmäismäärän sanojen tiheyden perusteella. Tätä parametria käytetään sanaston koon ohjaamiseen ottamalla huomioon vain yleisimmät sanat määritettyyn rajaan asti.
Parametri "num_words" on valinnainen argumentti, joka voidaan välittää Tokenizer-objektia alustettaessa. Asettamalla tälle parametrille tietyn arvon Tokenizer ottaa huomioon vain yleisimmät sanat sanajoukon yleisimmät sanat, ja loput sanat käsitellään sanaston ulkopuolisina ilmaisimina. Tämä voi olla erityisen hyödyllistä käsiteltäessä suuria tietojoukkoja tai kun muistin rajoitukset ovat huolestuttavia, koska sanaston koon rajoittaminen voi auttaa pienentämään mallin muistijalanjälkeä.
On tärkeää huomata, että parametri `num_words` ei vaikuta itse tokenointiprosessiin, vaan pikemminkin määrittää sanaston koon, jonka kanssa Tokenizer toimii. Sanat, jotka eivät sisälly sanastoon "sanojen_määrä"-rajoituksen vuoksi, kartoitetaan "oov_token"-arvoon, joka on määritetty Tokenizerin alustuksen aikana.
Käytännössä "num_words"-parametrin asettaminen voi auttaa parantamaan mallin tehokkuutta keskittymällä tietojoukon tärkeimpiin sanoihin ja hylkäämällä harvemmat sanat, jotka eivät välttämättä vaikuta merkittävästi mallin suorituskykyyn. On kuitenkin olennaista valita sopiva arvo sanan_määrälle tietyn tietojoukon ja käsiteltävän tehtävän perusteella, jotta vältytään tärkeiden tietojen menettämiseltä.
Tässä on esimerkki siitä, kuinka parametria "num_words" voidaan käyttää TensorFlow Keras Tokenizer -sovellusliittymässä:
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)
Yllä olevassa esimerkissä Tokenizer alustetaan arvolla "num_words=1000", mikä rajoittaa sanaston koon 1000 sanaan. Tokenizer sovitetaan sitten näytetekstidataan ja teksti muunnetaan sekvensseiksi Tokenizerin avulla.
TensorFlow Keras Tokenizer API:n parametrin "num_words" avulla voidaan hallita sanaston kokoa määrittämällä huomioivien sanojen enimmäismäärä niiden tiheyden perusteella tietojoukossa. Asettamalla sopivan arvon sanan_määrälle, käyttäjät voivat optimoida mallin suorituskyvyn ja muistin tehokkuuden NLP-tehtävissä.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
- Voidaanko hermorakenteista oppimista käyttää tietojen kanssa, joille ei ole luonnollista kuvaajaa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa