API TensorFlow Keras Tokenizer در واقع می تواند برای یافتن پرتکرارترین کلمات در مجموعه ای از متن استفاده شود. Tokenization یک مرحله اساسی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شامل شکستن متن به واحدهای کوچکتر، معمولاً کلمات یا زیرکلمهها، برای تسهیل پردازش بیشتر است. Tokenizer API در TensorFlow امکان توکن سازی کارآمد داده های متنی را فراهم می کند و کارهایی مانند شمارش فراوانی کلمات را امکان پذیر می کند.
برای یافتن رایج ترین کلمات با استفاده از TensorFlow Keras Tokenizer API، می توانید این مراحل را دنبال کنید:
1. از Tokenization: با توکن کردن داده های متنی با استفاده از Tokenizer API شروع کنید. میتوانید نمونهای از Tokenizer ایجاد کنید و آن را در پیکره متن قرار دهید تا واژگانی از کلمات موجود در دادهها را ایجاد کنید.
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. فهرست واژه ها: شاخص کلمه را از Tokenizer بازیابی کنید، که هر کلمه را بر اساس فراوانی آن در بدنه به یک عدد صحیح منحصر به فرد نگاشت می کند.
python word_index = tokenizer.word_index
3. تعداد کلمات: فرکانس هر کلمه در مجموعه متن را با استفاده از ویژگی «word_counts» Tokenizer محاسبه کنید.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. مرتب سازی: تعداد کلمات را به ترتیب نزولی مرتب کنید تا بیشترین کلمات را مشخص کنید.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. نمایش متداول ترین کلمات: بر اساس تعداد کلمات مرتب شده، N پرتکرارترین کلمه را نمایش دهید.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
با دنبال کردن این مراحل، میتوانید از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن رایجترین کلمات در یک مجموعه متن استفاده کنید. این فرآیند برای کارهای مختلف NLP از جمله تجزیه و تحلیل متن، مدل سازی زبان و بازیابی اطلاعات ضروری است.
API TensorFlow Keras Tokenizer می تواند به طور موثر برای شناسایی پرتکرارترین کلمات در یک مجموعه متن از طریق نشانه گذاری، نمایه سازی کلمات، شمارش، مرتب سازی، و مراحل نمایش استفاده شود. این رویکرد بینشهای ارزشمندی را در مورد توزیع کلمات در دادهها ارائه میکند و امکان تحلیل و مدلسازی بیشتر در برنامههای NLP را فراهم میکند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
- آیا می توان از یادگیری ساختاریافته عصبی با داده هایی که نمودار طبیعی برای آنها وجود ندارد استفاده کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید