ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ се заиста може користити за проналажење најчешћих речи унутар корпуса текста. Токенизација је основни корак у обради природног језика (НЛП) који укључује разбијање текста на мање јединице, обично речи или подречи, како би се олакшала даља обрада. Токенизер АПИ у ТенсорФлов-у омогућава ефикасну токенизацију текстуалних података, омогућавајући задатке као што је бројање учесталости речи.
Да бисте пронашли најчешће речи користећи ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ, можете да пратите ове кораке:
1. Токенизација: Започните токенизацијом текстуалних података користећи Токенизер АПИ. Можете креирати инстанцу Токенизер-а и уклопити је у корпус текста да бисте генерисали речник речи присутних у подацима.
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. Ворд Индек: Преузми индекс речи из Токенизер-а, који сваку реч пресликава у јединствени цео број на основу њене учесталости у корпусу.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Ворд Цоунтс: Израчунајте учесталост сваке речи у корпусу текста користећи атрибут `ворд_цоунтс` Токенизер-а.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. сортирање: Сортирајте број речи у опадајућем редоследу да бисте идентификовали најчешће речи.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Приказ најчешћих речи: Прикажи првих Н најчешћих речи на основу сортираног броја речи.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Пратећи ове кораке, можете искористити ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ да бисте пронашли најчешће речи у корпусу текста. Овај процес је од суштинског значаја за различите НЛП задатке, укључујући анализу текста, моделирање језика и проналажење информација.
ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ се може ефикасно користити за идентификацију најчешћих речи у текстуалном корпусу путем токенизације, индексирања речи, бројања, сортирања и приказа. Овај приступ пружа вредан увид у дистрибуцију речи унутар података, омогућавајући даљу анализу и моделирање у НЛП апликацијама.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
- Може ли се неуронско структурирано учење користити са подацима за које не постоји природни графикон?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс