TensorFlow Keras Tokenizer API ကို စာသား၏ corpus အတွင်းတွင် အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာဖွေရန် အမှန်ပင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Tokenization သည် နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် စာသားကို သေးငယ်သော ယူနစ်များအဖြစ် ခွဲထုတ်ခြင်း ပါ၀င်သော သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင် အခြေခံအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow ရှိ Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အကြိမ်ရေရေတွက်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထိရောက်စွာ သင်္ကေတပြုခြင်းအတွက် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးပြု၍ အတွေ့ရများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာဖွေရန်၊ သင်သည် ဤအဆင့်များကို လိုက်နာနိုင်သည်-
1. တိုကင်ယူခြင်း: Tokenizer API ကို အသုံးပြု၍ စာသားဒေတာကို တိုကင်ထိုးခြင်းဖြင့် စတင်ပါ။ Tokenizer ၏ ဥပမာတစ်ခုကို သင်ဖန်တီးနိုင်ပြီး ဒေတာတွင်ပါရှိသော စကားလုံးများ၏ ဝေါဟာရတစ်ခုကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် ၎င်းကို စာသားကော်ပိုရိတ်တွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။
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. စကားလုံးအညွှန်း: စကားလုံးအညွှန်းကိန်းကို Tokenizer မှ ပြန်လည်ရယူပါ၊၊ စကားလုံးတစ်ခုစီကို ကော်ပိုဆက်ရှိ ၎င်း၏ကြိမ်နှုန်းအပေါ်အခြေခံ၍ သီးခြားကိန်းပြည့်တစ်ခုသို့ မြေပုံညွှန်းပေးသည်။
python word_index = tokenizer.word_index
3. စကားလုံးအရေအတွက်များ: Tokenizer ၏ `word_counts` ရည်ညွှန်းချက်ကို အသုံးပြု၍ စာသား corpus ရှိ စကားလုံးတစ်ခုစီ၏ ကြိမ်နှုန်းကို တွက်ချက်ပါ။
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. sorting: အများဆုံးမကြာခဏစကားလုံးများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စာလုံးရေတွက်မှုကို ကြီးစဉ်ငယ်လိုက်စီပါ။
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. အသုံးအများဆုံးစကားလုံးများကိုပြသခြင်း။: စီထားသော စာလုံးရေတွက်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ထိပ်ဆုံး N တွင် အတွေ့ရအများဆုံး စကားလုံးများကို ပြသပါ။
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
ဤအဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် Text corpus တွင် အတွေ့ရများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာဖွေရန် TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဘာသာစကားပုံစံပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အချက်အလက်ပြန်လည်ရယူခြင်းအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသော NLP လုပ်ငန်းများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
TensorFlow Keras Tokenizer API ကို တိုကင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ စကားလုံးအညွှန်းကိန်းခြင်း၊ ရေတွက်ခြင်း၊ စီခြင်း နှင့် ပြသခြင်းအဆင့်များမှတစ်ဆင့် မကြာခဏဆိုသလို စကားလုံးများကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် ထိရောက်စွာအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် NLP အပလီကေးရှင်းများတွင် နောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စံနမူနာပြုခြင်းကို ဒေတာအတွင်း စကားလုံးများဖြန့်ဝေခြင်းအတွက် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
- Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: တိုကင်ယူခြင်း (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)