API TensorFlow Keras Tokenizer sememangnya boleh digunakan untuk mencari perkataan yang paling kerap dalam korpus teks. Tokenisasi ialah langkah asas dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang melibatkan pemecahan teks kepada unit yang lebih kecil, biasanya perkataan atau subkata, untuk memudahkan pemprosesan selanjutnya. API Tokenizer dalam TensorFlow membolehkan tokenisasi data teks yang cekap, membolehkan tugas seperti mengira kekerapan perkataan.
Untuk mencari perkataan yang paling kerap menggunakan API TensorFlow Keras Tokenizer, anda boleh mengikuti langkah berikut:
1. Tokenisasi: Mulakan dengan menandakan data teks menggunakan API Tokenizer. Anda boleh membuat contoh Tokenizer dan memasangkannya pada korpus teks untuk menjana perbendaharaan kata perkataan yang terdapat dalam data.
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 Perkataan: Dapatkan indeks perkataan daripada Tokenizer, yang memetakan setiap perkataan kepada integer unik berdasarkan kekerapannya dalam korpus.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Bilangan Perkataan: Kira kekerapan setiap perkataan dalam korpus teks menggunakan atribut `bilangan_kata` Tokenizer.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. Menyusun: Isih bilangan perkataan dalam tertib menurun untuk mengenal pasti perkataan yang paling kerap.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Memaparkan Perkataan Paling Lazim: Paparkan N teratas perkataan paling kerap berdasarkan bilangan perkataan yang disusun.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh memanfaatkan TensorFlow Keras Tokenizer API untuk mencari perkataan yang paling kerap dalam korpus teks. Proses ini penting untuk pelbagai tugasan NLP, termasuk analisis teks, pemodelan bahasa dan perolehan semula maklumat.
API TensorFlow Keras Tokenizer boleh digunakan dengan berkesan untuk mengenal pasti perkataan yang paling kerap dalam korpus teks melalui tokenisasi, pengindeksan perkataan, pengiraan, pengisihan dan langkah paparan. Pendekatan ini memberikan pandangan yang berharga tentang pengedaran perkataan dalam data, membolehkan analisis dan pemodelan lanjut dalam aplikasi NLP.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Bagaimanakah proses pengekstrakan ciri dalam rangkaian neural convolutional (CNN) digunakan pada pengecaman imej?
- Adakah perlu menggunakan fungsi pembelajaran tak segerak untuk model pembelajaran mesin yang dijalankan dalam TensorFlow.js?
- Apakah parameter bilangan perkataan maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa itu TOCO?
- Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
- Adakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow menghasilkan set data latihan tambahan berdasarkan data graf semula jadi?
- Apakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow?
- Bolehkah Pembelajaran Berstruktur Neural digunakan dengan data yang tiada graf semula jadi?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals