TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดภายในคลังข้อความได้ การแปลงเป็นโทเค็นเป็นขั้นตอนพื้นฐานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เกี่ยวข้องกับการแยกข้อความออกเป็นหน่วยเล็กๆ ซึ่งโดยทั่วไปคือคำหรือคำย่อย เพื่ออำนวยความสะดวกในการประมวลผลต่อไป Tokenizer API ใน TensorFlow ช่วยให้สร้างโทเค็นข้อมูลข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้งานต่างๆ เช่น การนับความถี่ของคำ
หากต้องการค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดโดยใช้ TensorFlow Keras Tokenizer API ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้
1. tokenization: เริ่มต้นด้วยการโทเค็นข้อมูลข้อความโดยใช้ Tokenizer API คุณสามารถสร้างอินสแตนซ์ของ Tokenizer และใส่ลงในคลังข้อความเพื่อสร้างคำศัพท์ของคำต่างๆ ที่มีอยู่ในข้อมูล
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. ดัชนีคำ: ดึงดัชนีคำจาก Tokenizer ซึ่งจะจับคู่แต่ละคำกับจำนวนเต็มที่ไม่ซ้ำกันตามความถี่ในคลังข้อมูล
python word_index = tokenizer.word_index
3. การนับจำนวนคำ: คำนวณความถี่ของแต่ละคำในคลังข้อความโดยใช้แอตทริบิวต์ `word_counts` ของ Tokenizer
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. การเรียงลำดับ: จัดเรียงจำนวนคำตามลำดับจากมากไปน้อยเพื่อระบุคำที่ใช้บ่อยที่สุด
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. การแสดงคำที่ใช้บ่อยที่สุด: แสดงคำที่พบบ่อยที่สุด N อันดับแรกตามจำนวนคำที่เรียงลำดับ
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะใช้ประโยชน์จาก TensorFlow Keras Tokenizer API เพื่อค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดในคลังข้อความได้ กระบวนการนี้จำเป็นสำหรับงาน NLP ต่างๆ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อความ การสร้างแบบจำลองภาษา และการดึงข้อมูล
สามารถใช้ TensorFlow Keras Tokenizer API ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อระบุคำที่ใช้บ่อยที่สุดในคลังข้อความผ่านการทำโทเค็น การทำดัชนีคำ การนับ การเรียงลำดับ และขั้นตอนการแสดง แนวทางนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับการกระจายคำภายในข้อมูล ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองเพิ่มเติมในแอปพลิเคชัน NLP
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
- กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
- จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
- พารามิเตอร์จำนวนคำสูงสุด TensorFlow Keras Tokenizer API คืออะไร
- 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