TensorFlow Keras Tokenizer API memang dapat dimanfaatkan untuk menemukan kata-kata yang paling sering muncul dalam suatu korpus teks. Tokenisasi adalah langkah mendasar dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) yang melibatkan penguraian teks menjadi unit-unit yang lebih kecil, biasanya kata atau subkata, untuk memfasilitasi pemrosesan lebih lanjut. Tokenizer API di TensorFlow memungkinkan tokenisasi data teks yang efisien, memungkinkan tugas-tugas seperti menghitung frekuensi kata.
Untuk menemukan kata yang paling sering digunakan menggunakan TensorFlow Keras Tokenizer API, Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut:
1. Tokenisasi: Mulailah dengan memberi token pada data teks menggunakan Tokenizer API. Anda dapat membuat instance Tokenizer dan memasangkannya pada korpus teks untuk menghasilkan kosakata kata-kata yang ada dalam data.
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 Kata: Mengambil indeks kata dari Tokenizer, yang memetakan setiap kata ke bilangan bulat unik berdasarkan frekuensinya dalam korpus.
python word_index = tokenizer.word_index
3. Jumlah Kata: Hitung frekuensi setiap kata dalam korpus teks menggunakan atribut `word_counts` Tokenizer.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. Penyortiran: Urutkan jumlah kata dalam urutan menurun untuk mengidentifikasi kata yang paling sering muncul.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. Menampilkan Kata-kata yang Paling Sering: Menampilkan N kata paling sering teratas berdasarkan jumlah kata yang diurutkan.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat memanfaatkan TensorFlow Keras Tokenizer API untuk menemukan kata yang paling sering muncul dalam korpus teks. Proses ini penting untuk berbagai tugas NLP, termasuk analisis teks, pemodelan bahasa, dan pengambilan informasi.
TensorFlow Keras Tokenizer API dapat digunakan secara efektif untuk mengidentifikasi kata-kata yang paling sering muncul dalam korpus teks melalui langkah-langkah tokenisasi, pengindeksan kata, penghitungan, pengurutan, dan tampilan. Pendekatan ini memberikan wawasan berharga mengenai distribusi kata dalam data, memungkinkan analisis dan pemodelan lebih lanjut dalam aplikasi NLP.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
- Bisakah Neural Structured Learning digunakan dengan data yang tidak memiliki grafik alami?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals