keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~ ', lower=True, split=' ', char_level=False, oov_token=None, document_count=0) 1 2 3 4 5 6 7 该类允许使用两种方法向量化一个文本语料库:将每个文本转化为一个整数序列(每个整数都是词...
Tokenizer类允许通过将每个文本转换为整数序列(每个整数是字典中标记的索引)或转换成矢量(其中每个标记的系数可以是二进制的)的矢量化语料库,基于单词数 ,基于TF-IDF等等。形如如下使用创建方式: tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer( num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\...
>>>from keras.preprocessing.textimportTokenizer Using TensorFlow backend.# 创建分词器 Tokenizer 对象>>>tokenizer=Tokenizer()# text>>>text=["今天 北京 下雨了","我 今天 加班"]# fit_on_texts 方法>>>tokenizer.fit_on_texts(text)# word_counts属性>>>tokenizer.word_countsOrderedDict([('今天',2)...
回到顶部 Tokenizer Tokenizer可以将文本进行向量化: 将每个文本转化为一个整数序列(每个整数都是词典中标记的索引); 或者将其转化为一个向量,其中每个标记的系数可以是二进制值、词频、TF-IDF权重等 keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~ ',...
Tokenizer 的核心任务就是做这个事情。 一、基本参数说明 keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~\t\n', lower=True, split=' ', char_level=False, oov_token=None, document_count=0) num_words :保留的最大词数,根据词频计算。默认...
问用keras.preprocessing.text.Tokenizer标记中文文本EN使用 rime.txt 中柯勒律治的诗文作为示例文本，通过...
1.fit_on_texts()的作用 fit_on_texts的作用就是根据输入的文本列表生成一个大词典,保存在t里面,每个词有唯一一个不重复的索引。如果有新的语句,可直接通过t来转成对应的词索引列表。 2.用法 fit_on_texts(text) 中的text应该输入是一个列表,每个元素是切分
1. Tokenizer类 keras.preprocessing.text.Tokenizer( num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~ ', lower=True, split=' ', char_level=False, oov_token=None, document_count=0) 该类允许使用两种方法向量化一个文本语料库: 将每个文本转化为一个整数序列(每个整数都是词典...
keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=None,filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~ ',lower=True,split=' ',char_level=False,oov_token=None,document_count=0)复制代码 该类允许使用两种方法向量化一个文本语料库:将每个文本转化为一个整数序列(每个整数都是词典中标记的索引);或者将...
在Keras中,可以使用tokenizer来处理文本数据。Tokenizer是一个将文本转换为数字序列的工具,它可以先对文本进行分词(tokenization),然后将每个词映射到一个唯一的整数。 首先,需要导入Tokenizer类: from keras.preprocessing.text import Tokenizer 复制代码 然后,可以创建一个Tokenizer对象并调用fit_on_texts()方法来将文本...