TensorFlow Keras Tokenizer API کو حقیقتاً متن کے ایک کارپس میں اکثر آنے والے الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ٹوکنائزیشن نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں ایک بنیادی قدم ہے جس میں مزید پروسیسنگ کی سہولت کے لیے متن کو چھوٹی اکائیوں، عام طور پر الفاظ یا ذیلی الفاظ میں توڑنا شامل ہے۔ TensorFlow میں Tokenizer API ٹیکسٹ ڈیٹا کی موثر ٹوکنائزیشن کی اجازت دیتا ہے، الفاظ کی فریکوئنسی گننے جیسے کاموں کو فعال کرتا ہے۔
TensorFlow Keras Tokenizer API کا استعمال کرتے ہوئے اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے، آپ ان مراحل پر عمل کر سکتے ہیں:
1. ٹوکن بنانا: Tokenizer API کا استعمال کرتے ہوئے ٹیکسٹ ڈیٹا کو ٹوکنائز کرکے شروع کریں۔ آپ ٹوکنائزر کی ایک مثال بنا سکتے ہیں اور ڈیٹا میں موجود الفاظ کی ذخیرہ اندوزی پیدا کرنے کے لیے اسے ٹیکسٹ کارپس پر فٹ کر سکتے ہیں۔
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. ورڈ انڈیکس: ٹوکنائزر سے لفظ اشاریہ بازیافت کریں، جو ہر لفظ کو کارپس میں اس کی فریکوئنسی کی بنیاد پر ایک منفرد عدد میں نقش کرتا ہے۔
python word_index = tokenizer.word_index
3. لفظ شمار: Tokenizer کی `word_counts` وصف کا استعمال کرتے ہوئے ٹیکسٹ کارپس میں ہر لفظ کی فریکوئنسی کا حساب لگائیں۔
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. چھانٹ: اکثر الفاظ کی شناخت کے لیے نزولی ترتیب میں الفاظ کی گنتی کو ترتیب دیں۔
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. اکثر الفاظ کی نمائش: ترتیب شدہ الفاظ کی گنتی کی بنیاد پر سب سے اوپر N اکثر الفاظ دکھائیں۔
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
ان اقدامات پر عمل کرتے ہوئے، آپ ٹیکسٹ کارپس میں اکثر آنے والے الفاظ تلاش کرنے کے لیے TensorFlow Keras Tokenizer API کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ یہ عمل مختلف NLP کاموں کے لیے ضروری ہے، بشمول متن کا تجزیہ، زبان کی ماڈلنگ، اور معلومات کی بازیافت۔
TensorFlow Keras Tokenizer API کو مؤثر طریقے سے ٹوکنائزیشن، ورڈ انڈیکسنگ، گنتی، چھانٹنا، اور ڈسپلے کے مراحل کے ذریعے ٹیکسٹ کارپس میں اکثر آنے والے الفاظ کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ نقطہ نظر اعداد و شمار کے اندر الفاظ کی تقسیم کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کرتا ہے، NLP ایپلی کیشنز میں مزید تجزیہ اور ماڈلنگ کو قابل بناتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
- مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
- نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ کو ڈیٹا کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے جس کے لیے کوئی قدرتی گراف نہیں ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں