TensorFlow Keras Tokenizer API 可實現文字資料的高效標記化,這是自然語言處理 (NLP) 任務中的關鍵步驟。在 TensorFlow Keras 中設定 Tokenizer 實例時,可以設定的參數之一是「num_words」參數,該參數根據單字的頻率指定要保留的最大單字數。此參數用於控制詞彙量大小,僅考慮最常見的單字直至指定限制。
`num_words` 參數是一個可選參數,可以在初始化 Tokenizer 物件時傳遞。透過將此參數設為某個值,分詞器將僅考慮資料集中最常見的「num_words – 1」單字,其餘單字將被視為詞彙表外標記。在處理大型資料集或考慮記憶體限制時,這尤其有用,因為限制詞彙表大小有助於減少模型的記憶體佔用。
值得注意的是,「num_words」參數不會影響分詞過程本身,而是決定分詞器將使用的詞彙表的大小。由於「num_words」限製而未包含在詞彙表中的單字將對應到 Tokenizer 初始化期間指定的「oov_token」。
在實踐中,設定「num_words」參數可以透過專注於資料集中最相關的單詞,同時丟棄可能對模型表現沒有顯著貢獻的不太頻繁的單字來幫助提高模型的效率。但是,必須根據目前的特定資料集和任務為「num_words」選擇適當的值,以避免遺失重要資訊。
以下是如何在 TensorFlow Keras Tokenizer API 中使用「num_words」參數的範例:
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)
在上面的範例中,Tokenizer 使用「num_words=1000」進行初始化,將詞彙量限制為 1000 個單字。然後,分詞器適合樣本文字數據,並使用分詞器將文字轉換為序列。
TensorFlow Keras Tokenizer API 中的「num_words」參數允許根據資料集中的頻率指定要考慮的最大單字數,從而控制詞彙表大小。透過為「num_words」設定適當的值,使用者可以優化模型在 NLP 任務中的效能和記憶體效率。
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