TensorFlow Keras Tokenizer API'si, Doğal Dil İşleme (NLP) görevlerinde çok önemli bir adım olan metin verilerinin verimli bir şekilde tokenleştirilmesine olanak tanır. TensorFlow Keras'ta bir Tokenizer örneğini yapılandırırken ayarlanabilecek parametrelerden biri, kelimelerin sıklığına bağlı olarak tutulacak maksimum kelime sayısını belirten "num_words" parametresidir. Bu parametre belirlenen limite kadar sadece en sık kullanılan kelimeleri dikkate alarak kelime boyutunu kontrol etmek için kullanılır.
'num_words' parametresi, bir Tokenizer nesnesi başlatılırken iletilebilecek isteğe bağlı bir argümandır. Bu parametreyi belirli bir değere ayarladığınızda, Belirteçleyici yalnızca veri kümesindeki en sık kullanılan "sayı_kelime - 1" en üstteki sözcükleri dikkate alır, geri kalan sözcükler ise sözcük dışı belirteçler olarak ele alınır. Bu, özellikle büyük veri kümeleriyle uğraşırken veya bellek kısıtlamaları söz konusu olduğunda yararlı olabilir; çünkü kelime dağarcığının boyutunu sınırlamak, modelin bellek ayak izini azaltmaya yardımcı olabilir.
'num_words' parametresinin tokenleştirme sürecinin kendisini etkilemediğini, bunun yerine Tokenizer'ın çalışacağı kelime dağarcığının boyutunu belirlediğini unutmamak önemlidir. 'Num_words' sınırı nedeniyle kelime dağarcığına dahil edilmeyen kelimeler, Tokenizer'ın başlatılması sırasında belirtilen 'oov_token' ile eşlenecektir.
Uygulamada, "num_words" parametresinin ayarlanması, veri kümesindeki en alakalı kelimelere odaklanırken modelin performansına önemli ölçüde katkıda bulunmayabilecek daha az sıklıkta kelimeleri atarak modelin verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir. Ancak, önemli bilgilerin kaybolmasını önlemek amacıyla, belirli veri kümesine ve eldeki göreve dayalı olarak "sayı_kelime" için uygun bir değerin seçilmesi önemlidir.
TensorFlow Keras Tokenizer API'sinde "num_words" parametresinin nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek:
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)
Yukarıdaki örnekte, Tokenizer "num_words=1000" ile başlatılmıştır ve sözcük dağarcığı boyutu 1000 sözcükle sınırlandırılmıştır. Tokenizer daha sonra örnek metin verilerine sığdırılır ve metin, Tokenizer kullanılarak dizilere dönüştürülür.
TensorFlow Keras Tokenizer API'sindeki "num_words" parametresi, veri kümesindeki sıklıklarına göre dikkate alınacak maksimum kelime sayısını belirterek kelime dağarcığı boyutunun kontrol edilmesine olanak tanır. Kullanıcılar, "num_words" için uygun bir değer ayarlayarak, NLP görevlerinde modelin performansını ve bellek verimliliğini optimize edebilir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
- Sinir Yapılı Öğrenme, doğal grafiği olmayan verilerle kullanılabilir mi?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin