TensorFlow Keras Tokenizer API se zaista može koristiti za pronalaženje najčešćih riječi unutar korpusa teksta. Tokenizacija je osnovni korak u obradi prirodnog jezika (NLP) koji uključuje razbijanje teksta na manje jedinice, obično riječi ili podriječi, kako bi se olakšala dalja obrada. Tokenizer API u TensorFlow-u omogućava efikasnu tokenizaciju tekstualnih podataka, omogućavajući zadatke kao što je brojanje učestalosti riječi.
Da biste pronašli najčešće riječi koristeći TensorFlow Keras Tokenizer API, možete slijediti ove korake:
1. Tokenizacija: Započnite tokenizacijom tekstualnih podataka koristeći Tokenizer API. Možete kreirati instancu Tokenizer-a i uklopiti je u korpus teksta kako biste generirali vokabular 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. Word Index: Preuzmi indeks riječi iz Tokenizer-a, koji svaku riječ preslikava u jedinstveni cijeli broj na osnovu njene učestalosti u korpusu.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Riječ se računa: Izračunajte učestalost svake riječi u korpusu teksta koristeći tokenizerov atribut `word_counts`.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. Sortiranje: Sortirajte broj riječi u opadajućem redoslijedu 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 osnovu sortiranog broja riječi.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Prateći ove korake, možete iskoristiti TensorFlow Keras Tokenizer API da pronađete najčešće riječi u korpusu teksta. Ovaj proces je neophodan za različite NLP zadatke, uključujući analizu teksta, modeliranje jezika i pronalaženje informacija.
TensorFlow Keras Tokenizer API se može efikasno koristiti za identifikaciju najčešćih reči u tekstualnom korpusu kroz korake tokenizacije, indeksiranja reči, brojanja, sortiranja i prikaza. Ovaj pristup pruža vrijedan uvid u distribuciju riječi unutar podataka, omogućavajući dalju analizu i modeliranje u NLP aplikacijama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- 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?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
- Može li se neuronsko strukturirano učenje koristiti s podacima za koje ne postoji prirodni graf?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals