La TensorFlow Keras Tokenizer API ja povas esti uzata por trovi la plej oftajn vortojn en korpuso de teksto. Tokenigo estas fundamenta paŝo en naturlingva prilaborado (NLP) kiu implikas malkonstrui tekston en pli malgrandajn unuojn, tipe vortojn aŭ subvortojn, por faciligi plian prilaboradon. La Tokenizer API en TensorFlow ebligas efikan tokenigon de tekstaj datumoj, ebligante taskojn kiel kalkuli la oftecon de vortoj.
Por trovi la plej oftajn vortojn uzante la TensorFlow Keras Tokenizer API, vi povas sekvi ĉi tiujn paŝojn:
1. Tokenigo: Komencu tokenigante la tekstajn datumojn per la Tokenizer API. Vi povas krei ekzemplon de la Tokenizer kaj alĝustigi ĝin sur la tekstkorpuso por generi vortprovizon de vortoj ĉeestantaj en la datumoj.
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. Vorta Indekso: Prenu la vortindekson de la Tokenizer, kiu mapas ĉiun vorton al unika entjero bazita sur ĝia ofteco en la korpuso.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Vortkalkuloj: Kalkulu la oftecon de ĉiu vorto en la tekstkorpo uzante la atributon `word_counts` de la Tokenizer.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. Ordigado: Ordigu la vortkalkulojn en malkreskanta ordo por identigi la plej oftajn vortojn.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Montrante Plej Oftajn Vortojn: Montru la suprajn N plej oftajn vortojn surbaze de la ordigitaj vortkalkuloj.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Sekvante ĉi tiujn paŝojn, vi povas utiligi la TensorFlow Keras Tokenizer API por trovi la plej oftajn vortojn en teksta korpuso. Ĉi tiu procezo estas esenca por diversaj NLP-taskoj, inkluzive de teksta analizo, lingvomodelado kaj informserĉado.
La TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti efike uzata por identigi la plej oftajn vortojn en tekstkorpo per tokenigo, vortindeksado, kalkulado, ordigo kaj montrado de paŝoj. Ĉi tiu aliro disponigas valorajn sciojn pri la distribuado de vortoj ene de la datenoj, ebligante plian analizon kaj modeladon en NLP-aplikoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
- Ĉu Neŭrala Strukturita Lernado povas esti uzata kun datumoj por kiuj ne ekzistas natura grafeo?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Naturlingva Prilaborado per TensorFlow (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Tokenigo (iru al rilata temo)