אכן ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר בתוך קורפוס של טקסט. טוקניזציה היא שלב בסיסי בעיבוד שפה טבעית (NLP) הכולל פירוק טקסט ליחידות קטנות יותר, בדרך כלל מילים או תתי מילים, כדי להקל על עיבוד נוסף. ה-Tokenizer API ב-TensorFlow מאפשר אסימון יעיל של נתוני טקסט, ומאפשר משימות כמו ספירת תדירות המילים.
כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר באמצעות TensorFlow Keras Tokenizer API, תוכל לבצע את השלבים הבאים:
1. טוקניזציה: התחל באסימונים של נתוני הטקסט באמצעות ה-Tokenizer API. אתה יכול ליצור מופע של ה-Tokenizer ולהתאים אותו לגוף הטקסט כדי ליצור אוצר מילים של מילים הקיימות בנתונים.
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. אינדקס מילים: אחזר את אינדקס המילים מה-Tokenizer, שממפה כל מילה למספר שלם ייחודי על סמך התדירות שלה בקורפוס.
python word_index = tokenizer.word_index
3. ספירת מילים: חשב את התדירות של כל מילה בקורפוס הטקסט באמצעות תכונת `ספירת_מילים` של Tokenizer.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. מִיוּן: מיין את ספירת המילים בסדר יורד כדי לזהות את המילים השכיחות ביותר.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. הצגת המילים השכיחות ביותר: הצג את N המילים הנפוצות ביותר על סמך ספירת המילים הממוינת.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
על ידי ביצוע שלבים אלה, אתה יכול למנף את TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר בקורפוס טקסט. תהליך זה חיוני עבור משימות NLP שונות, כולל ניתוח טקסט, מודלים של שפה ואחזור מידע.
ניתן להשתמש ב-TensorFlow Keras Tokenizer API ביעילות כדי לזהות את המילים השכיחות ביותר בקורפוס טקסט באמצעות אסימון, אינדקס מילים, ספירה, מיון ושלבי תצוגה. גישה זו מספקת תובנות חשובות לגבי התפלגות המילים בתוך הנתונים, ומאפשרת ניתוח ומידול נוסף ביישומי NLP.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד ניתן להשתמש בשכבת הטבעה כדי להקצות אוטומטית צירים מתאימים לחלקת ייצוג של מילים כווקטורים?
- מהי המטרה של איגוד מקסימלי ב-CNN?
- כיצד מיושם תהליך חילוץ התכונות ברשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי תמונה?
- האם יש צורך להשתמש בפונקציית למידה אסינכרונית עבור מודלים של למידת מכונה הפועלים ב- TensorFlow.js?
- מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
- מה זה TOCO?
- מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
- האם ה-API של חבילת השכנים ב-Neural Structured Learning של TensorFlow מייצר מערך אימון מוגבר המבוסס על נתוני גרפים טבעיים?
- מהו ה-Pack neighbors API בלמידה מובנית עצבית של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בלמידה מובנית עצבית עם נתונים שאין עבורם גרף טבעי?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals
עוד שאלות ותשובות:
- שדה: בינה מלאכותית
- תכנית: יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow (ללכת לתוכנית ההסמכה)
- שיעור: עיבוד שפה טבעית עם TensorFlow (עבור לשיעור בנושא)
- נושא: טוקניזציה (עבור לנושא קשור)