TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab tõepoolest kasutada tekstikorpuse kõige sagedasemate sõnade leidmiseks. Tokeniseerimine on loomuliku keele töötlemise (NLP) põhietapp, mis hõlmab teksti jagamist väiksemateks üksusteks, tavaliselt sõnadeks või alamsõnadeks, et hõlbustada edasist töötlemist. TensorFlow Tokenizer API võimaldab tekstiandmete tõhusat märgistamist, võimaldades selliseid ülesandeid nagu sõnade sageduse loendamine.
Kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks TensorFlow Keras Tokenizer API abil saate järgida neid samme.
1. Tokeniseerimine: alustage tekstiandmete märgistamisega Tokenizeri API abil. Saate luua Tokeniseerija eksemplari ja mahutada selle tekstikorpusesse, et genereerida andmetes sisalduvatest sõnadest sõnavara.
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. Sõnade register: Sõnaindeksi hankimine Tokeniseerijast, mis kaardistab iga sõna kordumatu täisarvuga selle sageduse alusel korpuses.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Sõna loeb: Arvutage tekstikorpuse iga sõna sagedus, kasutades Tokeniseerija atribuuti "word_counts".
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. sortimine: Sorteerige sõnade arv kahanevas järjekorras, et tuvastada kõige sagedamini esinevad sõnad.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Kõige sagedamini esinevate sõnade kuvamine: kuvab järjestatud sõnade arvu põhjal N kõige sagedasemat sõna.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Järgides neid samme, saate kasutada TensorFlow Keras Tokenizer API-t, et leida tekstikorpusest kõige sagedamini esinevad sõnad. See protsess on oluline erinevate NLP-ülesannete jaoks, sealhulgas tekstianalüüs, keele modelleerimine ja teabeotsing.
TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab tõhusalt kasutada tekstikorpuses kõige sagedasemate sõnade tuvastamiseks märgistamise, sõnade indekseerimise, loendamise, sortimise ja kuvamise sammude kaudu. See lähenemisviis annab väärtuslikku teavet sõnade jaotuse kohta andmetes, võimaldades NLP-rakendustes edasist analüüsi ja modelleerimist.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
- Kas neuraalset struktureeritud õppimist saab kasutada andmetega, mille jaoks pole loomulikku graafikut?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis