Ang TensorFlow Keras Tokenizer API ay nagbibigay-daan para sa mahusay na tokenization ng data ng text, isang mahalagang hakbang sa mga gawain sa Natural Language Processing (NLP). Kapag nag-configure ng instance ng Tokenizer sa TensorFlow Keras, ang isa sa mga parameter na maaaring itakda ay ang parameter na `num_words`, na tumutukoy sa maximum na bilang ng mga salita na pananatilihin batay sa dalas ng mga salita. Ginagamit ang parameter na ito upang kontrolin ang laki ng bokabularyo sa pamamagitan lamang ng pagsasaalang-alang sa pinakamadalas na salita hanggang sa tinukoy na limitasyon.
Ang parameter na `num_words` ay isang opsyonal na argumento na maaaring ipasa kapag nagpasimula ng Tokenizer object. Sa pamamagitan ng pagtatakda ng parameter na ito sa isang tiyak na halaga, isasaalang-alang lamang ng Tokenizer ang mga nangungunang `num_words – 1` na pinakamadalas na salita sa dataset, kung saan ang natitirang mga salita ay ituturing na mga out-of-vocabulary token. Maaari itong maging partikular na kapaki-pakinabang kapag nakikitungo sa malalaking dataset o kapag ang mga hadlang sa memorya ay isang alalahanin, dahil ang paglilimita sa laki ng bokabularyo ay maaaring makatulong na mabawasan ang memory footprint ng modelo.
Mahalagang tandaan na ang parameter na `num_words` ay hindi nakakaapekto sa mismong proseso ng tokenization ngunit sa halip ay tinutukoy ang laki ng bokabularyo kung saan gagana ang Tokenizer. Ang mga salitang hindi kasama sa bokabularyo dahil sa limitasyon ng `num_words` ay imamapa sa `oov_token` na tinukoy sa panahon ng pagsisimula ng Tokenizer.
Sa pagsasagawa, ang pagtatakda ng parameter na `num_words` ay maaaring makatulong na mapabuti ang kahusayan ng modelo sa pamamagitan ng pagtutok sa mga pinakanauugnay na salita sa dataset habang itinatapon ang hindi gaanong madalas na mga salita na maaaring hindi gaanong nakakatulong sa pagganap ng modelo. Gayunpaman, mahalagang pumili ng naaangkop na halaga para sa `num_words` batay sa partikular na dataset at gawain upang maiwasan ang pagkawala ng mahalagang impormasyon.
Narito ang isang halimbawa kung paano magagamit ang parameter na `num_words` sa 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)
Sa halimbawa sa itaas, ang Tokenizer ay pinasimulan ng `num_words=1000`, na nililimitahan ang laki ng bokabularyo sa 1000 na salita. Ang Tokenizer ay magkasya sa sample na data ng teksto, at ang teksto ay na-convert sa mga sequence gamit ang Tokenizer.
Ang parameter na `num_words` sa TensorFlow Keras Tokenizer API ay nagbibigay-daan sa pagkontrol sa laki ng bokabularyo sa pamamagitan ng pagtukoy sa maximum na bilang ng mga salita na isasaalang-alang batay sa dalas ng mga ito sa dataset. Sa pamamagitan ng pagtatakda ng naaangkop na halaga para sa `num_words`, maaaring i-optimize ng mga user ang pagganap ng modelo at kahusayan ng memorya sa mga gawain sa NLP.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
- Maaari bang gamitin ang Neural Structured Learning sa data kung saan walang natural na graph?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals