ה-API של TensorFlow Keras Tokenizer מאפשר אסימון יעיל של נתוני טקסט, שלב חשוב במשימות עיבוד שפה טבעית (NLP). בעת הגדרת מופע Tokenizer ב-TensorFlow Keras, אחד הפרמטרים שניתן להגדיר הוא פרמטר `num_words`, המציין את מספר המילים המרבי שיש לשמור על סמך תדירות המילים. פרמטר זה משמש לשליטה בגודל אוצר המילים רק על ידי התחשבות במילים השכיחות ביותר עד לגבול שצוין.
הפרמטר `num_words` הוא ארגומנט אופציונלי שניתן להעביר בעת אתחול אובייקט Tokenizer. על ידי הגדרת פרמטר זה לערך מסוים, ה-Tokenizer יתייחס רק ל-'num_words' העליונות - 1' המילים השכיחות ביותר במערך הנתונים, כאשר המילים הנותרות יטופלו כאסימוני מחוץ לאוצר המילים. זה יכול להיות שימושי במיוחד כאשר מתמודדים עם מערכי נתונים גדולים או כאשר אילוצי זיכרון מהווים דאגה, מכיוון שהגבלת גודל אוצר המילים יכולה לעזור להפחית את טביעת הזיכרון של המודל.
חשוב לציין שהפרמטר `num_words` אינו משפיע על תהליך הטוקניזציה עצמו אלא קובע את גודל אוצר המילים איתו יעבוד ה-Tokenizer. מילים שאינן כלולות באוצר המילים עקב מגבלת ה-'מספר_words' ימופו ל-'oov_token' שצוין במהלך אתחול ה-Tokenizer.
בפועל, הגדרת הפרמטר `num_words` יכולה לסייע בשיפור היעילות של המודל על ידי התמקדות במילים הרלוונטיות ביותר במערך הנתונים תוך השלכת מילים פחות שכיחות שאולי לא תורמות באופן משמעותי לביצועי המודל. עם זאת, חיוני לבחור ערך מתאים ל-'num_words' בהתבסס על מערך הנתונים והמשימה הספציפיים שעל הפרק כדי למנוע אובדן מידע חשוב.
הנה דוגמה לאופן שבו ניתן להשתמש בפרמטר `num_words` ב- TensorFlow Keras Tokenizer API:
python from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer # Initialize a Tokenizer object with a maximum of 1000 words tokenizer = Tokenizer(num_words=1000) # Fit the Tokenizer on some text data texts = ['sample text data for tokenization'] tokenizer.fit_on_texts(texts) # Convert text to sequences using the Tokenizer sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) print(sequences)
בדוגמה שלמעלה, ה-Tokenizer מאותחל עם `num_words=1000`, מה שמגביל את גודל אוצר המילים ל-1000 מילים. לאחר מכן, ה-Tokenizer מתאים לנתוני הטקסט לדוגמה, והטקסט מומר לרצפים באמצעות ה-Tokenizer.
הפרמטר `num_words` בממשק ה-API של TensorFlow Keras Tokenizer מאפשר לשלוט בגודל אוצר המילים על ידי ציון המספר המרבי של מילים שיש לקחת בחשבון בהתבסס על תדירותן במערך הנתונים. על ידי הגדרת ערך מתאים עבור `num_words`, משתמשים יכולים לייעל את ביצועי המודל ויעילות הזיכרון במשימות NLP.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד לקבוע את מספר התמונות המשמשות לאימון מודל ראיית AI?
- האם בעת אימון מודל ראיית בינה מלאכותית יש צורך להשתמש בסט שונה של תמונות עבור כל עידן אימון?
- מהו המספר המקסימלי של שלבים ש-RNN יכול לשנן תוך הימנעות מבעיית הגרדיאנט הנעלם והצעדים המקסימליים ש-LSTM יכול לשנן?
- האם רשת נוירונים של התפשטות לאחור דומה לרשת נוירונים חוזרת?
- 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?
- האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
- מה זה TOCO?
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)