De fet, l'API TensorFlow Keras Tokenizer es pot utilitzar per trobar les paraules més freqüents dins d'un corpus de text. La tokenització és un pas fonamental en el processament del llenguatge natural (PNL) que consisteix a dividir el text en unitats més petites, normalment paraules o subparaules, per facilitar el processament posterior. L'API Tokenizer a TensorFlow permet una tokenització eficient de dades de text, permetent tasques com comptar la freqüència de les paraules.
Per trobar les paraules més freqüents amb l'API TensorFlow Keras Tokenizer, podeu seguir aquests passos:
1. Tokenització: Comenceu tokenitzant les dades de text mitjançant l'API Tokenizer. Podeu crear una instància del Tokenizer i ajustar-la al corpus de text per generar un vocabulari de paraules presents a les dades.
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. Índex de paraules: recupera l'índex de paraules del Tokenizer, que associa cada paraula a un nombre enter únic en funció de la seva freqüència al corpus.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Recompte de paraules: calcula la freqüència de cada paraula del corpus de text utilitzant l'atribut `word_counts` del Tokenizer.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. classificació: Ordena el nombre de paraules en ordre descendent per identificar les paraules més freqüents.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Mostra les paraules més freqüents: Mostra les N paraules més freqüents en funció del nombre de paraules ordenades.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Seguint aquests passos, podeu aprofitar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents en un corpus de text. Aquest procés és essencial per a diverses tasques de PNL, com ara l'anàlisi de text, el modelatge del llenguatge i la recuperació d'informació.
L'API TensorFlow Keras Tokenizer es pot utilitzar de manera efectiva per identificar les paraules més freqüents en un corpus de text mitjançant passos de tokenització, indexació de paraules, recompte, ordenació i visualització. Aquest enfocament proporciona informació valuosa sobre la distribució de paraules dins de les dades, permetent una anàlisi i un modelatge addicionals en aplicacions de PNL.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
- Es pot utilitzar l'aprenentatge estructurat neuronal amb dades per a les quals no hi ha un gràfic natural?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals