TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई का उपयोग वास्तव में पाठ के एक संग्रह के भीतर सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को खोजने के लिए किया जा सकता है। टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में एक मौलिक कदम है जिसमें आगे की प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए पाठ को छोटी इकाइयों, आमतौर पर शब्दों या उपशब्दों में तोड़ना शामिल है। TensorFlow में टोकननाइज़र एपीआई टेक्स्ट डेटा के कुशल टोकननाइजेशन की अनुमति देता है, जिससे शब्दों की आवृत्ति की गिनती जैसे कार्यों को सक्षम किया जा सकता है।
TensorFlow Keras टोकनेज़र API का उपयोग करके सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को खोजने के लिए, आप इन चरणों का पालन कर सकते हैं:
1. tokenization: टोकननाइज़र एपीआई का उपयोग करके टेक्स्ट डेटा को टोकनाइज़ करके प्रारंभ करें। आप टोकनाइज़र का एक उदाहरण बना सकते हैं और डेटा में मौजूद शब्दों की शब्दावली उत्पन्न करने के लिए इसे टेक्स्ट कॉर्पस पर फिट कर सकते हैं।
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. शब्द अनुक्रमणिका: टोकनेज़र से शब्द सूचकांक पुनर्प्राप्त करें, जो प्रत्येक शब्द को कॉर्पस में उसकी आवृत्ति के आधार पर एक अद्वितीय पूर्णांक में मैप करता है।
python word_index = tokenizer.word_index
3. शब्द गणना: टोकनेज़र की `वर्ड_काउंट्स` विशेषता का उपयोग करके टेक्स्ट कॉर्पस में प्रत्येक शब्द की आवृत्ति की गणना करें।
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. छंटाई: सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों की पहचान करने के लिए शब्दों की संख्या को अवरोही क्रम में क्रमबद्ध करें।
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. सर्वाधिक बारंबार शब्दों को प्रदर्शित करना: क्रमबद्ध शब्द गणना के आधार पर शीर्ष एन सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को प्रदर्शित करें।
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
इन चरणों का पालन करके, आप टेक्स्ट कॉर्पस में सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को खोजने के लिए टेन्सरफ्लो केरस टोकनाइज़र एपीआई का लाभ उठा सकते हैं। यह प्रक्रिया पाठ विश्लेषण, भाषा मॉडलिंग और सूचना पुनर्प्राप्ति सहित विभिन्न एनएलपी कार्यों के लिए आवश्यक है।
टेन्सरफ्लो केरस टोकेनाइज़र एपीआई का उपयोग टोकनाइजेशन, शब्द अनुक्रमण, गिनती, सॉर्टिंग और प्रदर्शन चरणों के माध्यम से टेक्स्ट कॉर्पस में सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों की पहचान करने के लिए प्रभावी ढंग से किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण डेटा के भीतर शब्दों के वितरण में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे एनएलपी अनुप्रयोगों में आगे के विश्लेषण और मॉडलिंग को सक्षम किया जा सकता है।
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