Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
TensorFlow Keras Tokenizer API ngidini tokenisasi data teks sing efisien, langkah penting ing tugas Natural Language Processing (NLP). Nalika ngatur conto Tokenizer ing TensorFlow Keras, salah sawijining paramèter sing bisa disetel yaiku parameter `num_words`, sing nemtokake jumlah maksimum tembung sing kudu disimpen adhedhasar frekuensi tembung kasebut. Parameter iki digunakake kanggo ngontrol ukuran kosakata kanthi mung nimbang tembung sing paling kerep nganti watesan sing ditemtokake.
Parameter `num_words` minangka argumen opsional sing bisa diterusake nalika miwiti obyek Tokenizer. Kanthi nyetel parameter iki menyang nilai tartamtu, Tokenizer mung bakal nimbang `num_words – 1` tembung sing paling umum ing dataset, kanthi tembung sing isih dianggep minangka token sing ora ana kosakata. Iki bisa migunani banget nalika nangani dataset gedhe utawa nalika watesan memori dadi masalah, amarga mbatesi ukuran kosakata bisa mbantu nyuda jejak memori model kasebut.
Wigati dimangerteni manawa parameter `num_words` ora mengaruhi proses tokenisasi dhewe, nanging nemtokake ukuran kosakata sing bakal digunakake Tokenizer. Tembung sing ora kalebu ing kosakata amarga watesan `num_words` bakal dipetakan menyang `oov_token` sing ditemtokake nalika wiwitan Tokenizer.
Ing laku, nyetel parameter `num_words` bisa mbantu ningkatake efisiensi model kanthi fokus ing tembung sing paling relevan ing set data nalika mbuang tembung sing kurang kerep sing bisa uga ora menehi kontribusi signifikan marang kinerja model. Nanging, penting kanggo milih nilai sing cocog kanggo `num_words` adhedhasar set data lan tugas tartamtu supaya ora kelangan informasi penting.
Iki conto carane parameter `num_words` bisa digunakake ing 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)
Ing conto ing ndhuwur, Tokenizer diwiwiti kanthi `num_words=1000`, mbatesi ukuran kosakata nganti 1000 tembung. Tokenizer banjur pas karo data teks sampel, lan teks kasebut diowahi dadi urutan nggunakake Tokenizer.
Parameter `num_words` ing TensorFlow Keras Tokenizer API ngidini kanggo ngontrol ukuran kosakata kanthi nemtokake jumlah maksimum tembung sing bakal dianggep adhedhasar frekuensi ing set data. Kanthi nyetel nilai sing cocog kanggo `num_words`, pangguna bisa ngoptimalake kinerja model lan efisiensi memori ing tugas NLP.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane nemtokake jumlah gambar sing digunakake kanggo nglatih model visi AI?
- Nalika nglatih model visi AI, apa perlu nggunakake gambar sing beda kanggo saben jaman latihan?
- Pira jumlah maksimum langkah sing bisa diapalake RNN supaya ora ana masalah gradien sing ilang lan langkah maksimal sing bisa diapalake LSTM?
- Apa jaringan syaraf backpropagation padha karo jaringan syaraf ambalan?
- 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 TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals