TensorFlow Keras Tokenizer API pancen bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling umum ing korpus teks. Tokenisasi minangka langkah dhasar ing pangolahan basa alami (NLP) sing kalebu ngrusak teks dadi unit sing luwih cilik, biasane tembung utawa subword, kanggo nggampangake proses luwih lanjut. API Tokenizer ing TensorFlow ngidini tokenisasi data teks sing efisien, ngidini tugas kayata ngetung frekuensi tembung.
Kanggo nemokake tembung sing paling kerep nggunakake TensorFlow Keras Tokenizer API, sampeyan bisa tindakake langkah iki:
1. Tokenisasi: Miwiti kanthi tokenisasi data teks nggunakake Tokenizer API. Sampeyan bisa nggawe conto Tokenizer lan pas ing korpus teks kanggo ngasilake kosakata tembung sing ana ing data kasebut.
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. Indeks Tembung: Njupuk indeks tembung saka Tokenizer, kang peta saben tembung kanggo integer unik adhedhasar frekuensi ing corpus.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Tembung Wilangan: Etung frekuensi saben tembung ing korpus teks nggunakake atribut `word_counts` Tokenizer.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. Ngurutake: Urut-urutan cacahing tembung kanthi mudun kanggo ngidentifikasi tembung sing paling kerep.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Nampilake Tembung Paling Kerep: Tampilake N ndhuwur tembung sing paling kerep adhedhasar jumlah tembung sing diurutake.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Kanthi ngetutake langkah-langkah iki, sampeyan bisa nggunakake TensorFlow Keras Tokenizer API kanggo nemokake tembung sing paling umum ing korpus teks. Proses iki penting kanggo macem-macem tugas NLP, kalebu analisis teks, model basa, lan njupuk informasi.
API TensorFlow Keras Tokenizer bisa digunakake kanthi efektif kanggo ngenali tembung sing paling kerep ana ing korpus teks liwat tokenisasi, indeksasi tembung, ngitung, ngurutake, lan langkah-langkah tampilan. Pendekatan iki menehi wawasan sing penting babagan distribusi tembung ing data, supaya analisis luwih lanjut lan model ing aplikasi NLP.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
- Bisa Neural Structured Learning digunakake karo data sing ora ana grafik alami?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals