TensorFlow Keras Tokenizer API امکان توکنسازی کارآمد دادههای متنی را فراهم میکند که یک گام مهم در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هنگام پیکربندی یک نمونه Tokenizer در TensorFlow Keras، یکی از پارامترهایی که میتوان تنظیم کرد، پارامتر "num_words" است که حداکثر تعداد کلماتی را که باید بر اساس فراوانی کلمات نگهداری شوند را مشخص میکند. این پارامتر برای کنترل اندازه واژگان تنها با در نظر گرفتن پرتکرارترین کلمات تا حد مشخص شده استفاده می شود.
پارامتر "num_words" یک آرگومان اختیاری است که می تواند هنگام مقداردهی اولیه یک شی Tokenizer ارسال شود. با تنظیم این پارامتر روی یک مقدار معین، Tokenizer فقط «تعداد_کلمات – 1» پرتکرارترین کلمات در مجموعه داده را در نظر می گیرد و بقیه کلمات به عنوان نشانه های خارج از واژگان در نظر گرفته می شوند. این می تواند به ویژه در هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگ یا زمانی که محدودیت های حافظه نگران کننده است مفید باشد، زیرا محدود کردن اندازه واژگان می تواند به کاهش ردپای حافظه مدل کمک کند.
توجه به این نکته مهم است که پارامتر «num_words» بر فرآیند توکنسازی تأثیر نمیگذارد، بلکه اندازه واژگانی را که Tokenizer با آن کار خواهد کرد، تعیین میکند. کلماتی که به دلیل محدودیت "تعداد_کلمات" در واژگان گنجانده نشده اند به "oov_token" مشخص شده در طول اولیه سازی Tokenizer نگاشت می شوند.
در عمل، تنظیم پارامتر «num_words» میتواند به بهبود کارایی مدل با تمرکز بر مرتبطترین کلمات در مجموعه داده کمک کند و در عین حال کلمات کمتری را که ممکن است به عملکرد مدل کمک چندانی نکنند کنار بگذارد. با این حال، انتخاب یک مقدار مناسب برای «num_words» بر اساس مجموعه دادههای خاص و وظیفه در دست، ضروری است تا از دست دادن اطلاعات مهم جلوگیری شود.
در اینجا مثالی از نحوه استفاده از پارامتر "num_words" در TensorFlow Keras Tokenizer API آورده شده است:
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)
در مثال بالا، Tokenizer با 'num_words=1000' مقدار دهی اولیه شده است، و اندازه واژگان را به 1000 کلمه محدود می کند. سپس Tokenizer بر روی داده های متن نمونه قرار می گیرد و متن با استفاده از Tokenizer به دنباله ها تبدیل می شود.
پارامتر "num_words" در TensorFlow Keras Tokenizer API امکان کنترل اندازه واژگان را با تعیین حداکثر تعداد کلماتی که باید بر اساس فراوانی آنها در مجموعه داده در نظر گرفته شود، می دهد. با تنظیم یک مقدار مناسب برای «num_words»، کاربران میتوانند عملکرد مدل و کارایی حافظه را در وظایف NLP بهینه کنند.
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؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- 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