TensorFlow Keras Tokenizer API ٹیکسٹ ڈیٹا کی موثر ٹوکنائزیشن کی اجازت دیتا ہے، جو کہ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کے کاموں میں ایک اہم قدم ہے۔ TensorFlow Keras میں Tokenizer مثال کو ترتیب دیتے وقت، ایک پیرامیٹرز جو سیٹ کیا جا سکتا ہے وہ ہے `num_words` پیرامیٹر، جو الفاظ کی فریکوئنسی کی بنیاد پر رکھے جانے والے الفاظ کی زیادہ سے زیادہ تعداد کی وضاحت کرتا ہے۔ اس پیرامیٹر کا استعمال صرف مخصوص حد تک اکثر آنے والے الفاظ پر غور کرکے الفاظ کے سائز کو کنٹرول کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔
'num_words' پیرامیٹر ایک اختیاری دلیل ہے جسے Tokenizer آبجیکٹ شروع کرتے وقت پاس کیا جا سکتا ہے۔ اس پیرامیٹر کو ایک خاص قدر پر سیٹ کر کے، Tokenizer ڈیٹا سیٹ میں صرف سب سے اوپر والے `num_words – 1` سب سے زیادہ بار بار آنے والے الفاظ پر غور کرے گا، باقی الفاظ کو الفاظ سے باہر کے ٹوکن کے طور پر سمجھا جائے گا۔ یہ خاص طور پر مفید ہو سکتا ہے جب بڑے ڈیٹا سیٹس سے نمٹنا ہو یا جب میموری کی رکاوٹیں تشویش کا باعث ہوں، کیونکہ الفاظ کے سائز کو محدود کرنے سے ماڈل کے میموری فوٹ پرنٹ کو کم کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ 'num_words' پیرامیٹر خود ٹوکنائزیشن کے عمل کو متاثر نہیں کرتا ہے بلکہ الفاظ کے سائز کا تعین کرتا ہے جس کے ساتھ Tokenizer کام کرے گا۔ وہ الفاظ جو 'num_words' کی حد کی وجہ سے ذخیرہ الفاظ میں شامل نہیں ہیں، Tokenizer کی ابتداء کے دوران مخصوص کردہ 'oov_token' کے ساتھ میپ کیے جائیں گے۔
عملی طور پر، `num_words` پیرامیٹر سیٹ کرنے سے ڈیٹاسیٹ میں سب سے زیادہ متعلقہ الفاظ پر توجہ مرکوز کرکے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے جبکہ ایسے کم متواتر الفاظ کو ترک کر دیا جا سکتا ہے جو ماڈل کی کارکردگی میں اہم کردار ادا نہیں کر سکتے۔ تاہم، یہ ضروری ہے کہ 'num_words' کے لیے مخصوص ڈیٹا سیٹ اور ہاتھ میں کام کی بنیاد پر ایک مناسب قدر کا انتخاب کیا جائے تاکہ اہم معلومات کو ضائع ہونے سے بچایا جا سکے۔
یہاں ایک مثال ہے کہ کس طرح TensorFlow Keras Tokenizer API میں `num_words` پیرامیٹر استعمال کیا جا سکتا ہے:
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)
اوپر دی گئی مثال میں، ٹوکنائزر کی ابتدا `num_words=1000` سے کی گئی ہے، جس سے الفاظ کے سائز کو 1000 الفاظ تک محدود کیا گیا ہے۔ ٹوکنائزر پھر نمونہ ٹیکسٹ ڈیٹا پر فٹ ہو جاتا ہے، اور ٹوکنائزر کا استعمال کرتے ہوئے متن کو ترتیب میں تبدیل کر دیا جاتا ہے۔
TensorFlow Keras Tokenizer API میں 'num_words' پیرامیٹر ڈیٹاسیٹ میں ان کی فریکوئنسی کی بنیاد پر الفاظ کی زیادہ سے زیادہ تعداد کی وضاحت کرکے الفاظ کے سائز کو کنٹرول کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ 'num_words' کے لیے ایک مناسب قدر مقرر کر کے، صارفین NLP کاموں میں ماڈل کی کارکردگی اور میموری کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- AI وژن ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال ہونے والی تصاویر کی تعداد کا تعین کیسے کریں؟
- AI وژن ماڈل کی تربیت کرتے وقت کیا ہر تربیتی دور کے لیے تصاویر کا ایک مختلف سیٹ استعمال کرنا ضروری ہے؟
- زیادہ سے زیادہ کتنے مراحل ہیں جنہیں RNN غائب ہونے والے تدریجی مسئلے سے بچنے کے لیے یاد کر سکتا ہے اور زیادہ سے زیادہ اقدامات جو LSTM حفظ کر سکتا ہے؟
- کیا بیک پروپیگیشن نیورل نیٹ ورک بار بار آنے والے نیورل نیٹ ورک کی طرح ہے؟
- 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؟
- کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں