TensorFlow Keras Tokenizer API je dejansko mogoče uporabiti za iskanje najpogostejših besed v korpusu besedila. Tokenizacija je temeljni korak pri obdelavi naravnega jezika (NLP), ki vključuje razčlenitev besedila na manjše enote, običajno besede ali podbesede, da se olajša nadaljnja obdelava. Tokenizer API v TensorFlow omogoča učinkovito tokenizacijo besedilnih podatkov, kar omogoča naloge, kot je štetje pogostosti besed.
Če želite najti najpogostejše besede z API-jem TensorFlow Keras Tokenizer, lahko sledite tem korakom:
1. Tokenizacija: Začnite s tokeniziranjem besedilnih podatkov z uporabo API-ja Tokenizer. Ustvarite lahko primerek Tokenizerja in ga prilagodite besedilnemu korpusu, da ustvarite besednjak besed, ki so prisotne v podatkih.
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. Besedno kazalo: Pridobite kazalo besed iz Tokenizerja, ki vsako besedo preslika v edinstveno celo število glede na njeno pogostost v korpusu.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Beseda šteje: Izračunajte pogostost vsake besede v besedilnem korpusu z uporabo atributa `word_counts` Tokenizerja.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. Sortiranje: razvrstite število besed v padajočem vrstnem redu, da prepoznate najpogostejše besede.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Prikaz najpogostejših besed: Prikažite prvih N najpogostejših besed glede na razvrščeno število besed.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Če sledite tem korakom, lahko izkoristite API TensorFlow Keras Tokenizer za iskanje najpogostejših besed v besedilnem korpusu. Ta proces je bistvenega pomena za različne NLP naloge, vključno z analizo besedila, jezikovnim modeliranjem in iskanjem informacij.
TensorFlow Keras Tokenizer API se lahko učinkovito uporablja za prepoznavanje najpogostejših besed v besedilnem korpusu s koraki tokenizacije, indeksiranja besed, štetja, razvrščanja in prikaza. Ta pristop zagotavlja dragocen vpogled v porazdelitev besed v podatkih, kar omogoča nadaljnjo analizo in modeliranje v aplikacijah NLP.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
- Ali je nevronsko strukturirano učenje mogoče uporabiti s podatki, za katere ni naravnega grafa?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals