TensorFlow Keras Tokenizer API'si gerçekten de bir metin bütünü içinde en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir. Tokenizasyon, doğal dil işlemede (NLP) daha ileri işlemeyi kolaylaştırmak için metni daha küçük birimlere, genellikle kelimelere veya alt kelimelere ayırmayı içeren temel bir adımdır. TensorFlow'daki Tokenizer API'si, metin verilerinin verimli bir şekilde tokenleştirilmesine olanak tanıyarak kelimelerin sıklığını sayma gibi görevleri mümkün kılar.
TensorFlow Keras Tokenizer API'sini kullanarak en sık kullanılan kelimeleri bulmak için şu adımları takip edebilirsiniz:
1. dizgeciklere: Tokenizer API'sini kullanarak metin verilerini tokenize ederek başlayın. Tokenizer'ın bir örneğini oluşturabilir ve verilerde mevcut kelimelerden oluşan bir kelime dağarcığı oluşturmak için onu metin bütününe sığdırabilirsiniz.
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. Kelime Dizini: Her kelimeyi, korpustaki sıklığına göre benzersiz bir tamsayıyla eşleştiren Tokenizer'dan kelime dizinini alın.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Kelime Sayısı: Belirteçleyicinin "kelime_sayımı" özelliğini kullanarak metin bütünündeki her kelimenin sıklığını hesaplayın.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. sınıflandırma: En sık kullanılan kelimeleri belirlemek için kelime sayılarını azalan şekilde sıralayın.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. En Sık Kullanılan Kelimeleri Görüntüleme: Sıralanan sözcük sayılarına göre en sık kullanılan N sözcüğü görüntüler.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Bu adımları izleyerek, bir metin külliyatında en sık kullanılan kelimeleri bulmak için TensorFlow Keras Tokenizer API'sinden yararlanabilirsiniz. Bu süreç, metin analizi, dil modelleme ve bilgi erişimi dahil olmak üzere çeşitli NLP görevleri için gereklidir.
TensorFlow Keras Tokenizer API, tokenizasyon, kelime indeksleme, sayma, sıralama ve görüntüleme adımları aracılığıyla bir metin derleminde en sık kullanılan kelimeleri belirlemek için etkili bir şekilde kullanılabilir. Bu yaklaşım, veriler içindeki kelimelerin dağılımına ilişkin değerli bilgiler sağlayarak, NLP uygulamalarında daha fazla analiz ve modellemeye olanak sağlar.
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 maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- 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