TensorFlow Keras Tokenizer API võimaldab tekstiandmete tõhusat märgistamist, mis on loomuliku keele töötlemise (NLP) ülesannete oluline samm. Tokenizeri eksemplari konfigureerimisel TensorFlow Kerases on üheks seadistatavaks parameetriks parameeter `num_words`, mis määrab sõnade sageduse alusel maksimaalse säilitatavate sõnade arvu. Seda parameetrit kasutatakse sõnavara suuruse reguleerimiseks, võttes arvesse ainult kõige sagedasemaid sõnu kuni määratud piirini.
Parameeter num_words on valikuline argument, mille saab Tokeniseerija objekti lähtestamisel edasi anda. Kui määrate selle parameetri teatud väärtusele, arvestab Tokeniseerija ainult andmestiku kõige sagedasemaid sõnu "sõnade_arv – 1", ülejäänud sõnu käsitletakse sõnavaraväliste märgidena. See võib olla eriti kasulik suurte andmekogumite käsitlemisel või mälupiirangute korral, kuna sõnavara mahu piiramine võib aidata vähendada mudeli mälumahtu.
Oluline on märkida, et parameeter `num_words` ei mõjuta tokeniseerimisprotsessi ennast, vaid määrab pigem sõnavara suuruse, millega Tokenizer töötab. Sõnad, mis ei sisaldu sõnavaras sõnade_arvu piirangu tõttu, vastendatakse Tokeniseerija lähtestamise ajal määratud atribuudiga oov_token.
Praktikas võib parameetri „sõnade_arv” määramine aidata parandada mudeli tõhusust, keskendudes andmestiku kõige asjakohasematele sõnadele, jättes kõrvale harvemad sõnad, mis ei pruugi mudeli toimivusele oluliselt kaasa aidata. Olulise teabe kaotamise vältimiseks on siiski oluline valida sõnale „sõnade_arv” sobiv väärtus konkreetse andmestiku ja ülesande põhjal.
Siin on näide selle kohta, kuidas saab TensorFlow Keras Tokenizer API-s kasutada parameetrit "num_words".
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)
Ülaltoodud näites initsialiseeritakse Tokeniseerija väärtusega „sõnade_arv=1000”, mis piirab sõnavara suurust 1000 sõnaga. Seejärel mahutatakse Tokeniseerija näidistekstiandmetele ja tekst teisendatakse tokenisaatori abil jadadeks.
TensorFlow Keras Tokenizer API parameeter num_words võimaldab juhtida sõnavara suurust, määrates arvesse võetavate sõnade maksimaalse arvu nende sageduse alusel andmekogumis. Kui määrate atribuudile „sõnade_arv” sobiva väärtuse, saavad kasutajad optimeerida mudeli jõudlust ja mälu tõhusust NLP-ülesannetes.
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?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- 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