TensorFlow Keras Tokenizer API omogućava efikasnu tokenizaciju tekstualnih podataka, što je važan korak u zadacima obrade prirodnog jezika (NLP). Prilikom konfiguriranja instance Tokenizer u TensorFlow Kerasu, jedan od parametara koji se može postaviti je parametar `num_words`, koji specificira maksimalan broj riječi koje treba zadržati na osnovu učestalosti riječi. Ovaj parametar se koristi za kontrolu veličine vokabulara uzimajući u obzir samo najčešće riječi do određenog ograničenja.
Parametar `num_words` je opcijski argument koji se može proslijediti prilikom inicijalizacije Tokenizer objekta. Postavljanjem ovog parametra na određenu vrijednost, Tokenizer će uzeti u obzir samo `num_words – 1` najčešće riječi u skupu podataka, dok će preostale riječi biti tretirane kao tokeni van rječnika. Ovo može biti posebno korisno kada se radi o velikim skupovima podataka ili kada su memorijska ograničenja zabrinuta, jer ograničavanje veličine vokabulara može pomoći u smanjenju memorijskog otiska modela.
Važno je napomenuti da parametar `num_words` ne utječe na sam proces tokenizacije, već određuje veličinu rječnika s kojim će Tokenizer raditi. Riječi koje nisu uključene u vokabular zbog ograničenja `num_words` bit će mapirane na `oov_token` specificiran tokom inicijalizacije Tokenizer-a.
U praksi, postavljanje parametra `num_words` može pomoći u poboljšanju efikasnosti modela fokusiranjem na najrelevantnije riječi u skupu podataka uz odbacivanje manje čestih riječi koje možda neće značajno doprinijeti performansama modela. Međutim, bitno je odabrati odgovarajuću vrijednost za `num_words` na osnovu specifičnog skupa podataka i zadatka kako biste izbjegli gubitak važnih informacija.
Evo primjera kako se parametar `num_words` može koristiti u TensorFlow Keras Tokenizer API-ju:
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)
U gornjem primjeru, Tokenizer je inicijaliziran sa `num_words=1000`, ograničavajući veličinu vokabulara na 1000 riječi. Tokenizer se zatim uklapa u uzorak tekstualnih podataka, a tekst se konvertuje u sekvence pomoću Tokenizer-a.
Parametar `num_words` u TensorFlow Keras Tokenizer API-ju omogućava kontrolu veličine vokabulara specificiranjem maksimalnog broja riječi koje treba uzeti u obzir na osnovu njihove učestalosti u skupu podataka. Postavljanjem odgovarajuće vrijednosti za `num_words`, korisnici mogu optimizirati performanse modela i efikasnost memorije u NLP zadacima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako odrediti broj slika koje se koriste za obuku AI modela vizije?
- Da li je prilikom treniranja AI modela vizije potrebno koristiti drugačiji skup slika za svaku epohu treninga?
- Koliki je maksimalni broj koraka koje RNN može zapamtiti izbjegavajući problem nestajanja gradijenta i maksimalan broj koraka koje LSTM može zapamtiti?
- Da li je neuronska mreža s povratnim širenjem slična rekurentnoj neuronskoj mreži?
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals