TensorFlow Keras Tokenizer API ले पाठ डेटाको कुशल टोकनकरणको लागि अनुमति दिन्छ, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) कार्यहरूमा एक महत्त्वपूर्ण चरण। TensorFlow Keras मा Tokenizer दृष्टान्त कन्फिगर गर्दा, सेट गर्न सकिने मापदण्डहरू मध्ये एक `num_words` प्यारामिटर हो, जसले शब्दहरूको फ्रिक्वेन्सीको आधारमा राखिने शब्दहरूको अधिकतम संख्या निर्दिष्ट गर्दछ। यो प्यारामिटर केवल निर्दिष्ट सीमा सम्म धेरै बारम्बार शब्दहरू विचार गरेर शब्दावली आकार नियन्त्रण गर्न प्रयोग गरिन्छ।
'num_words' प्यारामिटर एक वैकल्पिक तर्क हो जुन Tokenizer वस्तु प्रारम्भ गर्दा पारित गर्न सकिन्छ। यो प्यारामिटरलाई निश्चित मानमा सेट गरेर, टोकनाइजरले डेटासेटमा शीर्ष `num_words – 1` धेरै पटक आउने शब्दहरूलाई मात्र विचार गर्नेछ, बाँकी शब्दहरूलाई शब्दावली बाहिरको टोकनको रूपमा व्यवहार गरिँदैछ। यो विशेष गरी उपयोगी हुन सक्छ जब ठूला डेटासेटहरूसँग व्यवहार गर्दा वा मेमोरी अवरोधहरू चिन्ताको विषय हो, किनकि शब्दावलीको आकार सीमित गर्दा मोडेलको मेमोरी फुटप्रिन्ट कम गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
यो नोट गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि `num_words` प्यारामिटरले टोकनाइजेशन प्रक्रियालाई असर गर्दैन बरु टोकनाइजरले काम गर्ने शब्दावलीको आकार निर्धारण गर्दछ। 'num_words' सीमाको कारणले शब्दावलीमा समावेश नगरिएका शब्दहरूलाई टोकनाइजर प्रारम्भिकरणको क्रममा निर्दिष्ट गरिएको `oov_token` मा म्याप गरिनेछ।
अभ्यासमा, `num_words` प्यारामिटर सेट गर्नाले डेटासेटमा सबैभन्दा सान्दर्भिक शब्दहरूमा ध्यान केन्द्रित गरेर मोडेलको कार्यसम्पादनमा महत्त्वपूर्ण योगदान नगर्ने कम बारम्बार शब्दहरूलाई त्याग्दा मोडेलको दक्षता सुधार गर्न मद्दत गर्न सक्छ। यद्यपि, महत्त्वपूर्ण जानकारी गुमाउनबाट बच्नको लागि विशिष्ट डेटासेट र हातमा रहेको कार्यको आधारमा `num_words` को लागि उपयुक्त मान छनोट गर्न आवश्यक छ।
TensorFlow Keras Tokenizer API मा कसरी `num_words` प्यारामिटर प्रयोग गर्न सकिन्छ भन्ने उदाहरण यहाँ दिइएको छ:
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)
माथिको उदाहरणमा, Tokenizer लाई `num_words=1000` सँग प्रारम्भ गरिएको छ, शब्दावलीको आकारलाई 1000 शब्दहरूमा सीमित गर्दै। Tokenizer त्यसपछि नमूना पाठ डेटामा फिट हुन्छ, र पाठलाई Tokenizer प्रयोग गरेर अनुक्रमहरूमा रूपान्तरण गरिन्छ।
TensorFlow Keras Tokenizer API मा रहेको `num_words` प्यारामिटरले डेटासेटमा उनीहरूको फ्रिक्वेन्सीको आधारमा विचार गर्नुपर्ने शब्दहरूको अधिकतम संख्या निर्दिष्ट गरेर शब्दावलीको आकार नियन्त्रण गर्न अनुमति दिन्छ। `num_words` को लागि उपयुक्त मान सेट गरेर, प्रयोगकर्ताहरूले NLP कार्यहरूमा मोडेलको प्रदर्शन र मेमोरी दक्षतालाई अनुकूलन गर्न सक्छन्।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू:
- भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- CNN मा अधिकतम पूलिङको उद्देश्य के हो?
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधा निकासी प्रक्रिया छवि पहिचानमा कसरी लागू हुन्छ?
- के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
- के TensorFlow Keras Tokenizer API को धेरै पटक शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- TOCO के हो?
- मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
- TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङलाई डाटासँग प्रयोग गर्न सकिन्छ जसको लागि कुनै प्राकृतिक ग्राफ छैन?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्