TensorFlow Keras Tokenizer API ნამდვილად შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექსტის კორპუსში ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად. ტოკენიზაცია არის ფუნდამენტური ნაბიჯი ბუნებრივი ენის დამუშავებაში (NLP), რომელიც მოიცავს ტექსტის დაშლას უფრო მცირე ერთეულებად, ჩვეულებრივ სიტყვებად ან ქვესიტყვებად, შემდგომი დამუშავების გასაადვილებლად. Tokenizer API TensorFlow-ში იძლევა ტექსტური მონაცემების ეფექტური ტოკენიზაციის საშუალებას, რაც საშუალებას აძლევს ამოცანებს, როგორიცაა სიტყვების სიხშირის დათვლა.
TensorFlow Keras Tokenizer API-ის გამოყენებით ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად, შეგიძლიათ მიჰყევით ამ ნაბიჯებს:
1. ტოქსიკაცია: დაიწყეთ ტექსტის მონაცემების ტოკენიზირებით Tokenizer API-ის გამოყენებით. თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ Tokenizer-ის ეგზემპლარი და მოათავსოთ იგი ტექსტურ კორპუსზე, რათა გენერიროთ მოცემული სიტყვების ლექსიკური მარაგი.
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. სიტყვის ინდექსი: ამოიღეთ სიტყვის ინდექსი Tokenizer-დან, რომელიც ასახავს თითოეულ სიტყვას უნიკალურ მთელ რიცხვზე კორპუსში მისი სიხშირის მიხედვით.
python word_index = tokenizer.word_index
3. სიტყვების რაოდენობა: გამოთვალეთ ტექსტის კორპუსში თითოეული სიტყვის სიხშირე Tokenizer-ის `word_counts` ატრიბუტის გამოყენებით.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. დახარისხება: დაალაგეთ სიტყვების რაოდენობა კლებადობით, რათა ამოიცნოთ ყველაზე ხშირი სიტყვები.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. ყველაზე ხშირი სიტყვების ჩვენება: აჩვენეთ ზედა N ყველაზე ხშირი სიტყვა დალაგებული სიტყვების რაოდენობის მიხედვით.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
ამ ნაბიჯების შემდეგ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ TensorFlow Keras Tokenizer API ტექსტის კორპუსში ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად. ეს პროცესი აუცილებელია სხვადასხვა NLP ამოცანებისთვის, მათ შორის ტექსტის ანალიზის, ენის მოდელირებისა და ინფორმაციის მოპოვებისთვის.
TensorFlow Keras Tokenizer API შეიძლება ეფექტურად იქნას გამოყენებული ტექსტის კორპუსში ყველაზე ხშირი სიტყვების იდენტიფიცირებისთვის ტოკენიზაციის, სიტყვების ინდექსირების, დათვლის, დახარისხებისა და ჩვენების ნაბიჯების მეშვეობით. ეს მიდგომა იძლევა ღირებულ შეხედულებებს მონაცემების ფარგლებში სიტყვების განაწილების შესახებ, რაც საშუალებას იძლევა შემდგომი ანალიზი და მოდელირება NLP აპლიკაციებში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები:
- როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა სიტყვების ვექტორებად წარმოდგენის ნაკვეთისთვის სათანადო ღერძების ავტომატურად მინიჭებისთვის?
- რა არის CNN-ში მაქსიმალური გაერთიანების მიზანი?
- როგორ გამოიყენება ფუნქციის ამოღების პროცესი კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN) გამოსახულების ამოცნობაზე?
- საჭიროა თუ არა ასინქრონული სწავლის ფუნქციის გამოყენება TensorFlow.js-ში გაშვებული მანქანური სწავლების მოდელებისთვის?
- რა არის TensorFlow Keras Tokenizer API სიტყვების მაქსიმალური რაოდენობის პარამეტრი?
- რა არის TOCO?
- რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
- აწარმოებს თუ არა API მეზობლების პაკეტი TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლებას, აწარმოებს გაძლიერებულ სასწავლო მონაცემთა ბაზას ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაყრდნობით?
- რა არის პაკეტის მეზობლების API TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლებაში?
- შეიძლება თუ არა ნერვული სტრუქტურირებული სწავლების გამოყენება იმ მონაცემებთან, რომლებისთვისაც არ არსებობს ბუნებრივი გრაფიკი?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-ში