TensorFlow Keras Tokenizer API нь текст доторх хамгийн түгээмэл үгсийг олоход үнэхээр ашиглагдаж болно. Токенжуулалт нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) үндсэн алхам бөгөөд цаашдын боловсруулалтыг хөнгөвчлөхийн тулд текстийг жижиг нэгж, ихэвчлэн үг эсвэл дэд үг болгон задлах явдал юм. TensorFlow дахь Tokenizer API нь текст өгөгдлийн үр дүнтэй токенизаци хийх боломжийг олгож, үгсийн давтамжийг тоолох зэрэг ажлыг идэвхжүүлдэг.
TensorFlow Keras Tokenizer API ашиглан хамгийн түгээмэл үгсийг олохын тулд та дараах алхмуудыг дагана уу.
1. Токенизаци: Tokenizer API ашиглан текст өгөгдлийг токенжуулж эхэлнэ. Та Tokenizer-ийн жишээг үүсгэж, өгөгдөлд байгаа үгсийн толь бичгийг үүсгэхийн тулд текстийн корпус дээр суулгаж болно.
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. Үгсийн индекс: Үг бүрийг корпус дахь давтамж дээр үндэслэн өвөрмөц бүхэл тоо болгон буулгадаг Токенизатороос үгийн индексийг татаж авна уу.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Үг тоолох: Токенизаторын `word_counts` шинж чанарыг ашиглан текстийн корпус дахь үг бүрийн давтамжийг тооцоол.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. Ангилах: Хамгийн их тохиолддог үгсийг тодорхойлохын тулд үгийн тоог буурах дарааллаар эрэмбэл.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Хамгийн түгээмэл үгсийг харуулж байна: Эрэмбэлэгдсэн үгийн тоонд тулгуурлан хамгийн их тохиолддог N үгийг харуулна.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Эдгээр алхмуудыг дагаснаар та TensorFlow Keras Tokenizer API-г ашиглан текстийн корпус дахь хамгийн түгээмэл үгсийг олох боломжтой. Энэ үйл явц нь текст дүн шинжилгээ, хэлний загварчлал, мэдээлэл хайх зэрэг NLP-ийн төрөл бүрийн ажлуудад зайлшгүй шаардлагатай.
TensorFlow Keras Tokenizer API нь токенизаци, үгийн индексжүүлэлт, тоолох, эрэмбэлэх, харуулах алхмуудаар текстийн корпус дахь хамгийн түгээмэл үгсийг тодорхойлоход үр дүнтэй ашиглаж болно. Энэхүү арга нь өгөгдлийн доторх үгсийн тархалтын талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, NLP програмуудад цаашид дүн шинжилгээ хийх, загварчлах боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
- Мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтыг байгалийн график байхгүй өгөгдөлд ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү