TensorFlow Keras Tokenizer API ช่วยให้สร้างโทเค็นข้อมูลข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เมื่อกำหนดค่าอินสแตนซ์ Tokenizer ใน TensorFlow Keras หนึ่งในพารามิเตอร์ที่สามารถตั้งค่าได้คือพารามิเตอร์ `num_words` ซึ่งระบุจำนวนคำสูงสุดที่จะเก็บตามความถี่ของคำ พารามิเตอร์นี้ใช้เพื่อควบคุมขนาดคำศัพท์โดยพิจารณาเฉพาะคำที่ใช้บ่อยที่สุดจนถึงขีดจำกัดที่กำหนดเท่านั้น
พารามิเตอร์ `num_words` เป็นอาร์กิวเมนต์ทางเลือกที่สามารถส่งผ่านได้เมื่อเริ่มต้นออบเจ็กต์ Tokenizer เมื่อตั้งค่าพารามิเตอร์นี้เป็นค่าที่กำหนด Tokenizer จะพิจารณาเฉพาะ `num_words – 1` คำที่พบบ่อยที่สุดในชุดข้อมูล โดยคำที่เหลือจะถือเป็นโทเค็นที่ไม่มีคำศัพท์ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือเมื่อข้อจำกัดของหน่วยความจำเป็นปัญหา เนื่องจากการจำกัดขนาดคำศัพท์สามารถช่วยลดพื้นที่หน่วยความจำของแบบจำลองได้
สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือพารามิเตอร์ `num_words` ไม่ส่งผลกระทบต่อกระบวนการโทเค็น แต่จะกำหนดขนาดของคำศัพท์ที่ Tokenizer จะใช้งานได้ คำที่ไม่รวมอยู่ในคำศัพท์เนื่องจากขีดจำกัด `num_words` จะถูกแมปกับ `oov_token` ที่ระบุระหว่างการเริ่มต้น Tokenizer
ในทางปฏิบัติ การตั้งค่าพารามิเตอร์ `num_words` สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้โดยการเน้นไปที่คำที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในชุดข้อมูล ในขณะเดียวกันก็ละทิ้งคำที่ใช้บ่อยน้อยกว่าซึ่งอาจไม่มีส่วนสำคัญต่อประสิทธิภาพของโมเดล อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องเลือกค่าที่เหมาะสมสำหรับ `num_words` โดยพิจารณาจากชุดข้อมูลและงานเฉพาะที่มีอยู่เพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียข้อมูลที่สำคัญ
นี่คือตัวอย่างวิธีการใช้พารามิเตอร์ `num_words` ใน 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)
ในตัวอย่างข้างต้น Tokenizer จะเริ่มต้นด้วย `num_words=1000` ซึ่งจำกัดขนาดคำศัพท์ไว้ที่ 1000 คำ จากนั้น Tokenizer จะพอดีกับข้อมูลข้อความตัวอย่าง และข้อความจะถูกแปลงเป็นลำดับโดยใช้ Tokenizer
พารามิเตอร์ `num_words` ใน TensorFlow Keras Tokenizer API ช่วยให้สามารถควบคุมขนาดคำศัพท์โดยการระบุจำนวนคำสูงสุดที่จะพิจารณาตามความถี่ในชุดข้อมูล ด้วยการตั้งค่าที่เหมาะสมสำหรับ `num_words` ผู้ใช้สามารถปรับประสิทธิภาพของโมเดลและประสิทธิภาพหน่วยความจำในงาน NLP ได้อย่างเหมาะสม
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
- กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
- จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
- TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดได้หรือไม่
- โทโค่คืออะไร?
- อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมแบบเสริมตามข้อมูลกราฟธรรมชาติหรือไม่
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow คืออะไร
- การเรียนรู้แบบโครงสร้างประสาทสามารถนำไปใช้กับข้อมูลที่ไม่มีกราฟธรรมชาติได้หรือไม่?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals