TensorFlow Keras Tokenizer API -sovellusliittymää voidaan todellakin käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen tekstikorpuksesta. Tokenointi on perustavanlaatuinen vaihe luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP), joka sisältää tekstin jakamisen pienemmiksi yksiköiksi, tyypillisesti sanoiksi tai osasanoiksi, jatkokäsittelyn helpottamiseksi. TensorFlow'n Tokenizer API mahdollistaa tekstidatan tehokkaan tokenoinnin mahdollistaen tehtäviä, kuten sanojen tiheyden laskemisen.
Voit etsiä yleisimmät sanat TensorFlow Keras Tokenizer API:n avulla seuraavasti:
1. tokenization: Aloita tokenoimalla tekstidata Tokenizer API:lla. Voit luoda Tokenizerin esiintymän ja sovittaa sen tekstikorpukseen luodaksesi sanaston tiedoissa olevista sanoista.
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. Sanahakemisto: Hae sanaindeksi Tokenizeristä, joka kartoittaa jokaisen sanan ainutlaatuiseksi kokonaisluvuksi sen esiintymistiheyden perusteella.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Sanat laskevat: Laske jokaisen sanan tiheys tekstikorpuksessa käyttämällä Tokenizerin sanamäärät-attribuuttia.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. lajittelu: Lajittele sanamäärät laskevaan järjestykseen tunnistaaksesi yleisimmät sanat.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Useimpien sanojen näyttäminen: Näytä N yleisintä sanaa lajiteltujen sanamäärien perusteella.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Seuraamalla näitä vaiheita voit hyödyntää TensorFlow Keras Tokenizer APIa löytääksesi yleisimmät sanat tekstikorpuksesta. Tämä prosessi on välttämätön erilaisissa NLP-tehtävissä, mukaan lukien tekstianalyysi, kielimallinnus ja tiedonhaku.
TensorFlow Keras Tokenizer API -sovellusliittymää voidaan käyttää tehokkaasti tunnistamaan yleisimmät sanat tekstikorpuksessa tokenoinnin, sanan indeksoinnin, laskennan, lajittelun ja näyttövaiheiden avulla. Tämä lähestymistapa tarjoaa arvokasta tietoa sanojen jakautumisesta datassa, mikä mahdollistaa lisäanalyysin ja mallintamisen NLP-sovelluksissa.
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?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- 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