TensorFlow Keras Tokenizer API doista se može koristiti za pronalaženje najčešćih riječi unutar korpusa teksta. Tokenizacija je temeljni korak u obradi prirodnog jezika (NLP) koji uključuje rastavljanje teksta na manje jedinice, obično riječi ili podriječi, kako bi se olakšala daljnja obrada. Tokenizer API u TensorFlowu omogućuje učinkovitu tokenizaciju tekstualnih podataka, omogućujući zadatke kao što je brojanje učestalosti riječi.
Da biste pronašli najčešće riječi pomoću TensorFlow Keras Tokenizer API-ja, možete slijediti ove korake:
1. Tokenization: Započnite tokenizacijom tekstualnih podataka pomoću Tokenizer API-ja. Možete stvoriti instancu Tokenizera i uklopiti je u tekstualni korpus kako biste generirali rječnik riječi prisutnih u podacima.
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. Indeks riječi: Dohvaćanje indeksa riječi iz Tokenizera, koji mapira svaku riječ u jedinstveni cijeli broj na temelju njezine učestalosti u korpusu.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Riječ se broji: Izračunajte učestalost svake riječi u tekstualnom korpusu koristeći Tokenizerov atribut `word_counts`.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. sortiranje: Sortirajte broj riječi silaznim redoslijedom kako biste identificirali najčešće riječi.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Prikaz najčešćih riječi: Prikaži prvih N najčešćih riječi na temelju poredanog broja riječi.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Slijedeći ove korake, možete iskoristiti TensorFlow Keras Tokenizer API za pronalaženje najčešćih riječi u tekstualnom korpusu. Ovaj proces je bitan za razne NLP zadatke, uključujući analizu teksta, modeliranje jezika i pronalaženje informacija.
TensorFlow Keras Tokenizer API može se učinkovito koristiti za identifikaciju najčešćih riječi u tekstualnom korpusu putem tokenizacije, indeksiranja riječi, brojanja, sortiranja i koraka prikaza. Ovaj pristup pruža dragocjene uvide u distribuciju riječi unutar podataka, omogućujući daljnju analizu i modeliranje u NLP aplikacijama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
- Može li se neuralno strukturirano učenje koristiti s podacima za koje ne postoji prirodni grafikon?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals