TensorFlow Keras Tokenizer API သည် Natural Language Processing (NLP) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည့် စာသားဒေတာကို ထိရောက်စွာ တိုကင်ယူခြင်းကို ခွင့်ပြုပါသည်။ TensorFlow Keras တွင် Tokenizer instance ကို configure လုပ်သောအခါ၊ သတ်မှတ်နိုင်သော parameters များထဲမှ တစ်ခုမှာ `num_words` parameter ဖြစ်ပြီး၊ စကားလုံးများ၏ အကြိမ်ရေပေါ်မူတည်၍ သိမ်းဆည်းရမည့် အများဆုံး စကားလုံးအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ သတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်အထိ အသုံးအများဆုံးစကားလုံးများကိုသာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ဝေါဟာရအရွယ်အစားကို ထိန်းချုပ်ရန် ဤကန့်သတ်ချက်ကို အသုံးပြုသည်။
`num_words` ကန့်သတ်ချက်သည် Tokenizer အရာဝတ္တုကို စတင်သောအခါတွင် ကျော်ဖြတ်နိုင်သော ရွေးချယ်နိုင်သော အကြောင်းပြချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကန့်သတ်ချက်ကို အချို့သောတန်ဖိုးအဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ Tokenizer သည် ဒေတာအတွဲအတွင်းရှိ မကြာခဏဆိုသလို ထိပ်တန်း `num_words – 1` ကိုသာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမည်ဖြစ်ပြီး ကျန်စကားလုံးများကို ဝေါဟာရအသုံးမပြုဘဲ တိုကင်များအဖြစ် သတ်မှတ်မည်ဖြစ်သည်။ ဝေါဟာရ အရွယ်အစားကို ကန့်သတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏ မှတ်ဉာဏ်ခြေရာကို လျှော့ချနိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် သို့မဟုတ် မှတ်ဉာဏ် ကန့်သတ်ချက်များ ရှိနေသည့်အခါတွင် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
`num_words` ကန့်သတ်ချက်သည် တိုကင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို မထိခိုက်စေသော်လည်း Tokenizer နှင့်အလုပ်လုပ်မည့် ဝေါဟာရအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်ပေးကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ `num_words` ကန့်သတ်ချက်ကြောင့် ဝေါဟာရတွင် မပါဝင်သည့် စကားလုံးများကို Tokenizer စတင်ချိန်အတွင်း သတ်မှတ်ထားသော `oov_token` သို့ မြေပုံဆွဲပါမည်။
လက်တွေ့တွင်၊ `num_words` ကန့်သတ်ဘောင်ကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ အထောက်အကူမပြုနိုင်သည့် မကြာခဏနည်းသော စကားလုံးများကို ဖယ်ထားစဉ် ဒေတာအတွဲရှိ အသက်ဆိုင်ဆုံးစကားလုံးများကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ဆုံးရှုံးခြင်းမှရှောင်ရှားရန် လက်ထဲတွင်ရှိသော သီးခြားဒေတာအစုံနှင့် အလုပ်အပေါ်အခြေခံ၍ သင့်လျော်သောတန်ဖိုးကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
ဤသည်မှာ TensorFlow Keras Tokenizer API တွင် `num_words` ပါရာမီတာကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်ပုံ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
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)
အထက်ပါဥပမာတွင်၊ Tokenizer ကို `num_words=1000` ဖြင့် အစပြုထားပြီး ဝေါဟာရအရွယ်အစားကို စာလုံးရေ 1000 အထိ ကန့်သတ်ထားသည်။ ထို့နောက် Tokenizer သည် နမူနာစာသားဒေတာတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ပြီး စာသားကို Tokenizer ကို အသုံးပြု၍ အတွဲများအဖြစ်သို့ ပြောင်းသည်။
TensorFlow Keras Tokenizer API ရှိ `num_words` ကန့်သတ်ချက်သည် ဒေတာအတွဲအတွင်းရှိ ၎င်းတို့၏ ကြိမ်နှုန်းပေါ်မူတည်၍ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အများဆုံးစကားလုံးအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဝေါဟာရအရွယ်အစားကို ထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။ `num_words` အတွက် သင့်လျော်သောတန်ဖိုးကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် NLP လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် မှတ်ဉာဏ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- AI ရူပါရုံမော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ပုံအရေအတွက်ကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်ရမည်နည်း။
- AI ရူပါရုံမော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သည့်အခါ လေ့ကျင့်ရေးကာလတစ်ခုစီအတွက် မတူညီသောပုံများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာနှင့် LSTM အလွတ်ကျက်နိုင်သော အမြင့်ဆုံးအဆင့်များကို ရှောင်ရှားရန် RNN မှ အလွတ်ကျက်နိုင်သော အမြင့်ဆုံးခြေလှမ်းများကား အဘယ်နည်း။
- backpropagation neural network သည် ထပ်တလဲလဲ neural network နှင့် ဆင်တူပါသလား။
- 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 ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
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။)