يمكن بالفعل استخدام واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا داخل مجموعة نصية. يعد الترميز خطوة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتضمن تقسيم النص إلى وحدات أصغر، عادةً كلمات أو كلمات فرعية، لتسهيل المزيد من المعالجة. تسمح واجهة Tokenizer API في TensorFlow بالترميز الفعال للبيانات النصية، مما يتيح مهام مثل حساب تكرار الكلمات.
للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا باستخدام TensorFlow Keras Tokenizer API، يمكنك اتباع الخطوات التالية:
1. Tokenization: ابدأ بترميز البيانات النصية باستخدام Tokenizer API. يمكنك إنشاء مثيل لـ Tokenizer وملاءمته في مجموعة النص لإنشاء مفردات من الكلمات الموجودة في البيانات.
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. فهرس الكلمات: قم باسترجاع فهرس الكلمات من Tokenizer، الذي يقوم بتعيين كل كلمة إلى عدد صحيح فريد بناءً على تكرارها في المجموعة.
python word_index = tokenizer.word_index
3. عدد الكلمات: احسب تكرار كل كلمة في مجموعة النص باستخدام سمة "عدد الكلمات" الخاصة بـ Tokenizer.
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. فرز: قم بفرز عدد الكلمات ترتيبًا تنازليًا لتحديد الكلمات الأكثر تكرارًا.
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. عرض الكلمات الأكثر شيوعا: عرض الكلمات N الأكثر تكرارًا بناءً على عدد الكلمات التي تم فرزها.
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
باتباع هذه الخطوات، يمكنك الاستفادة من واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا في مجموعة النص. هذه العملية ضرورية لمختلف مهام البرمجة اللغوية العصبية، بما في ذلك تحليل النص، ونمذجة اللغة، واسترجاع المعلومات.
يمكن استخدام واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer بشكل فعال لتحديد الكلمات الأكثر شيوعًا في مجموعة النص من خلال خطوات الترميز وفهرسة الكلمات والعد والفرز والعرض. يوفر هذا النهج رؤى قيمة حول توزيع الكلمات داخل البيانات، مما يتيح المزيد من التحليل والنمذجة في تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
- ما هي حزمة الجيران API في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow؟
- هل يمكن استخدام التعلم المنظم العصبي مع البيانات التي لا يوجد لها رسم بياني طبيعي؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals