నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) టాస్క్లలో కీలకమైన దశ అయిన టెక్స్ట్ డేటా యొక్క సమర్థవంతమైన టోకనైజేషన్ కోసం TensorFlow Keras Tokenizer API అనుమతిస్తుంది. TensorFlow Kerasలో టోకెనైజర్ ఉదాహరణను కాన్ఫిగర్ చేస్తున్నప్పుడు, సెట్ చేయగల పారామీటర్లలో ఒకటి `num_words` పరామితి, ఇది పదాల ఫ్రీక్వెన్సీ ఆధారంగా ఉంచాల్సిన గరిష్ట పదాల సంఖ్యను నిర్దేశిస్తుంది. ఈ పరామితి పేర్కొన్న పరిమితి వరకు తరచుగా పదాలను మాత్రమే పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా పదజాలం పరిమాణాన్ని నియంత్రించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
`num_words` పరామితి అనేది టోకనైజర్ ఆబ్జెక్ట్ను ప్రారంభించేటప్పుడు పాస్ చేయగల ఐచ్ఛిక ఆర్గ్యుమెంట్. ఈ పారామీటర్ని నిర్దిష్ట విలువకు సెట్ చేయడం ద్వారా, టోకనైజర్ డేటాసెట్లోని టాప్ `సంఖ్య_పదాలు – 1`ని మాత్రమే పరిగణిస్తుంది, మిగిలిన పదాలు పదజాలం వెలుపల టోకెన్లుగా పరిగణించబడతాయి. పెద్ద డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు లేదా మెమరీ పరిమితులు ఆందోళనగా ఉన్నప్పుడు ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే పదజాలం పరిమాణాన్ని పరిమితం చేయడం మోడల్ యొక్క మెమరీ పాదముద్రను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది.
`num_words` పరామితి టోకనైజేషన్ ప్రక్రియను ప్రభావితం చేయదు కానీ టోకనైజర్ పని చేసే పదజాలం యొక్క పరిమాణాన్ని నిర్ణయిస్తుందని గమనించడం ముఖ్యం. `సంఖ్య_పదాలు` పరిమితి కారణంగా పదజాలంలో చేర్చబడని పదాలు టోకనైజర్ ప్రారంభ సమయంలో పేర్కొన్న `oov_token`కి మ్యాప్ చేయబడతాయి.
ఆచరణలో, `num_words` పరామితిని సెట్ చేయడం వలన మోడల్ పనితీరుకు గణనీయంగా దోహదపడని తక్కువ తరచుగా ఉండే పదాలను విస్మరిస్తూ డేటాసెట్లోని అత్యంత సంబంధిత పదాలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా మోడల్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది. అయినప్పటికీ, ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని కోల్పోకుండా ఉండటానికి నిర్దిష్ట డేటాసెట్ మరియు టాస్క్ ఆధారంగా `num_words` కోసం తగిన విలువను ఎంచుకోవడం చాలా అవసరం.
TensorFlow Keras Tokenizer APIలో `num_words` పరామితిని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ ఉంది:
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)
ఎగువ ఉదాహరణలో, టోకెనైజర్ `num_words=1000`తో ప్రారంభించబడింది, పదజాలం పరిమాణాన్ని 1000 పదాలకు పరిమితం చేస్తుంది. టోకెనైజర్ నమూనా టెక్స్ట్ డేటాపై సరిపోతుంది మరియు టోకెనైజర్ని ఉపయోగించి టెక్స్ట్ సీక్వెన్స్లుగా మార్చబడుతుంది.
TensorFlow Keras Tokenizer APIలోని `num_words` పరామితి డేటాసెట్లో వాటి ఫ్రీక్వెన్సీ ఆధారంగా పరిగణించాల్సిన గరిష్ట పదాల సంఖ్యను పేర్కొనడం ద్వారా పదజాలం పరిమాణాన్ని నియంత్రించడానికి అనుమతిస్తుంది. `num_words` కోసం తగిన విలువను సెట్ చేయడం ద్వారా, వినియోగదారులు NLP టాస్క్లలో మోడల్ పనితీరు మరియు మెమరీ సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్:
- పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
- CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
- TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
- తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
- TOCO అంటే ఏమిటి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
- సహజ గ్రాఫ్ లేని డేటాతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించవచ్చా?
EITC/AI/TFF TensorFlow ఫండమెంటల్స్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి