TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई टेक्स्ट डेटा के कुशल टोकननाइजेशन की अनुमति देता है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यों में एक महत्वपूर्ण कदम है। TensorFlow Keras में टोकनाइज़र इंस्टेंस को कॉन्फ़िगर करते समय, सेट किए जा सकने वाले मापदंडों में से एक `num_words` पैरामीटर है, जो शब्दों की आवृत्ति के आधार पर रखे जाने वाले शब्दों की अधिकतम संख्या निर्दिष्ट करता है। इस पैरामीटर का उपयोग केवल निर्दिष्ट सीमा तक सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों पर विचार करके शब्दावली के आकार को नियंत्रित करने के लिए किया जाता है।
`num_words` पैरामीटर एक वैकल्पिक तर्क है जिसे टोकननाइज़र ऑब्जेक्ट को प्रारंभ करते समय पारित किया जा सकता है। इस पैरामीटर को एक निश्चित मान पर सेट करके, टोकनाइज़र केवल शीर्ष `num_words - 1` डेटासेट में सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों पर विचार करेगा, शेष शब्दों को शब्दावली से बाहर के टोकन के रूप में माना जाएगा। बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय या जब मेमोरी की कमी एक चिंता का विषय है, तो यह विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है, क्योंकि शब्दावली के आकार को सीमित करने से मॉडल की मेमोरी फ़ुटप्रिंट को कम करने में मदद मिल सकती है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि `num_words` पैरामीटर टोकननाइजेशन प्रक्रिया को प्रभावित नहीं करता है, बल्कि उस शब्दावली का आकार निर्धारित करता है जिसके साथ टोकननाइज़र काम करेगा। जो शब्द `num_words` सीमा के कारण शब्दावली में शामिल नहीं हैं, उन्हें टोकननाइज़र आरंभीकरण के दौरान निर्दिष्ट `oov_token` में मैप किया जाएगा।
व्यवहार में, `num_words` पैरामीटर सेट करने से डेटासेट में सबसे अधिक प्रासंगिक शब्दों पर ध्यान केंद्रित करके मॉडल की दक्षता में सुधार करने में मदद मिल सकती है, जबकि कम बार आने वाले शब्दों को हटा दिया जाता है जो मॉडल के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण योगदान नहीं दे सकते हैं। हालाँकि, महत्वपूर्ण जानकारी खोने से बचने के लिए विशिष्ट डेटासेट और कार्य के आधार पर `num_words` के लिए उचित मान चुनना आवश्यक है।
यहां एक उदाहरण दिया गया है कि `num_words` पैरामीटर का उपयोग TensorFlow Keras टोकनाइज़र एपीआई में कैसे किया जा सकता है:
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)
उपरोक्त उदाहरण में, टोकनाइज़र को `num_words=1000` से प्रारंभ किया गया है, जिससे शब्दावली का आकार 1000 शब्दों तक सीमित हो गया है। फिर टोकनाइज़र को नमूना टेक्स्ट डेटा पर फिट किया जाता है, और टेक्स्ट को टोकनाइज़र का उपयोग करके अनुक्रमों में परिवर्तित किया जाता है।
TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई में `num_words` पैरामीटर डेटासेट में उनकी आवृत्ति के आधार पर विचार किए जाने वाले शब्दों की अधिकतम संख्या निर्दिष्ट करके शब्दावली आकार को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। `num_words` के लिए उचित मान सेट करके, उपयोगकर्ता एनएलपी कार्यों में मॉडल के प्रदर्शन और मेमोरी दक्षता को अनुकूलित कर सकते हैं।
संबंधित अन्य हालिया प्रश्न और उत्तर EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- वैक्टर के रूप में शब्दों के प्रतिनिधित्व के प्लॉट के लिए उचित अक्षों को स्वचालित रूप से निर्दिष्ट करने के लिए कोई एम्बेडिंग परत का उपयोग कैसे कर सकता है?
- सीएनएन में अधिकतम पूलिंग का उद्देश्य क्या है?
- कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) में फीचर निष्कर्षण प्रक्रिया को छवि पहचान पर कैसे लागू किया जाता है?
- क्या TensorFlow.js में चल रहे मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एसिंक्रोनस लर्निंग फ़ंक्शन का उपयोग करना आवश्यक है?
- क्या TensorFlow Keras टोकनाइज़र API का उपयोग सबसे अधिक बार आने वाले शब्दों को खोजने के लिए किया जा सकता है?
- टोको क्या है?
- मशीन लर्निंग मॉडल में कई युगों और मॉडल चलाने से भविष्यवाणी की सटीकता के बीच क्या संबंध है?
- क्या टेन्सरफ्लो के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग में पैक पड़ोसी एपीआई प्राकृतिक ग्राफ डेटा के आधार पर एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट का उत्पादन करता है?
- TensorFlow के न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग में पैक नेबर्स एपीआई क्या है?
- क्या न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग का उपयोग उस डेटा के साथ किया जा सकता है जिसके लिए कोई प्राकृतिक ग्राफ़ नहीं है?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals में अधिक प्रश्न और उत्तर देखें