A TensorFlow Keras Tokenizer API valóban használható a leggyakoribb szavak megtalálására egy szövegkorpuszon belül. A tokenizálás a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) alapvető lépése, amelynek során a szöveget kisebb egységekre, jellemzően szavakra vagy részszavakra bontják a további feldolgozás megkönnyítése érdekében. A TensorFlow Tokenizer API-ja lehetővé teszi a szöveges adatok hatékony tokenizálását, lehetővé téve például a szavak gyakoriságának számlálását.
A TensorFlow Keras Tokenizer API használatával a leggyakoribb szavak megtalálásához kövesse az alábbi lépéseket:
1. tokenizálás: Kezdje a szöveges adatok tokenizálásával a Tokenizer API használatával. Létrehozhatja a Tokenizer példányát, és a szövegkorpuszra illesztheti az adatokban jelenlévő szavak szókincsének létrehozásához.
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. Szómutató: A szóindex lekérése a Tokenizátorból, amely minden szót egyedi egész számra képez le a korpuszban lévő gyakorisága alapján.
python word_index = tokenizer.word_index
3. A szó számít: Számítsa ki a szövegkorpusz egyes szavainak gyakoriságát a Tokenizer `word_counts` attribútuma segítségével.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. osztályozás: Rendezze a szavak számát csökkenő sorrendbe a leggyakoribb szavak azonosításához.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. A leggyakoribb szavak megjelenítése: Az N leggyakoribb szó megjelenítése a rendezett szószám alapján.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Az alábbi lépések követésével kihasználhatja a TensorFlow Keras Tokenizer API-t, hogy megtalálja a szövegkorpuszban a leggyakoribb szavakat. Ez a folyamat elengedhetetlen a különféle NLP-feladatokhoz, beleértve a szövegelemzést, a nyelvi modellezést és az információkeresést.
A TensorFlow Keras Tokenizer API hatékonyan használható a szövegkorpusz leggyakoribb szavainak azonosítására tokenizálás, szóindexelés, számlálás, rendezés és megjelenítési lépéseken keresztül. Ez a megközelítés értékes betekintést nyújt a szavak adatokon belüli eloszlásába, lehetővé téve az NLP-alkalmazások további elemzését és modellezését.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/TFF TensorFlow alapjai:
- Hogyan lehet egy beágyazási réteget használni, hogy automatikusan hozzárendelje a megfelelő tengelyeket a szavak vektorként történő ábrázolásához?
- Mi a célja a maximális összevonásnak a CNN-ben?
- Hogyan alkalmazzák a konvolúciós neurális hálózatban (CNN) a jellemzők kinyerési folyamatát a képfelismerésre?
- Szükséges-e aszinkron tanulási függvényt használni a TensorFlow.js-ban futó gépi tanulási modellekhez?
- Mi a TensorFlow Keras Tokenizer API maximális szavak száma paraméter?
- Mi az a TOCO?
- Mi a kapcsolat a gépi tanulási modell számos korszaka és a modell futtatásából származó előrejelzés pontossága között?
- A TensorFlow Neural Structured Learning programjában a pack szomszédok API létrehoz egy kibővített képzési adatkészletet a természetes gráfadatok alapján?
- Mi az a pack szomszédok API a TensorFlow neurális strukturált tanulásában?
- Használható-e a neurális strukturált tanulás olyan adatokkal, amelyekhez nincs természetes gráf?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals oldalon