而torchnlp和Tokenizer则是通过维护一个内部词汇表,不过区别在于,torchnlp内部表有两个,分别是index_to_token和token_to_index,一个是list,一个是dict,词汇的分布则是按照token出现的顺序进行编码的。而Tokenizer同样也有两个,一个是word_index和index_word,都是dict,不过它们维护的词汇分布则是按照词汇的频率由高...
class tokenizers.trainers.WordLevelTrainer:WordLevel Trainer,用于训练 WordLevel 模型。 xxxxxxxxxx class tokenizers.trainers.WordLevelTrainer(vocab_size=30000, min_frequency=0, show_progress=True, special_tokens=[]) 参数:参考 BpeTrainer。 class tokenizers.trainers.WordPieceTrainer: WordPiece Trainer,用于...
想获取index和词的对照字典的话,就使用t.word_index方法。注意,获取字典的时候,不会筛掉那些低频词,是所有词的一个字典。 然后,想把一个句子、段落,转化成对应的index表示的向量怎么办呢?Tokenizer也提供了便捷的方法,不用你自己去慢慢查表,直接使用t.texts_to_sequences(X_orig)方法,就可以获取每句话的index...
oov_token: 如果给出,它将被添加到word_index中,并用于在 text_to_sequence调用期间替换词汇表外的单词。 注意: num_words的作用是在转换成序列时,只有词频最高的那些词才会被考虑,句子中其他的词直接丢弃,所以出来的样本序列,里面的词汇表只有num_words-1个。例: >>> from keras.preprocessing.text import T...
pre_tokenize_str(text)] # split into char level splits = [[c for c in word] for word in words] # apply merge rules for merge_rule in self.merge_rules: for index, split in enumerate(splits): i = 0 while i < len(split) - 1: if split[i] == merge_rule[0] and split[i ...
oov_token_index=self.word_index.get(self.oov_token)forseqinsequences:vect=[]fornuminseq:word=self.index_word.get(num)# 根据词索引获取到词ifwordisnotNone:# 如果词不为空ifnum_wordsandnum>=num_words:# num_words指定了并且词索引大于等于num_wordsifoov_token_indexisnotNone:# 指定了oov_token...
tokenizer.fit_on_texts(samples)#word_counts:字典形式 出现过多少次print(tokenizer.word_counts)#word_docs: 字典print(tokenizer.word_docs) one_hot_results=tokenizer.texts_to_matrix(samples)print(one_hot_results)#获得单词索引word_index =tokenizer.word_indexprint(word_index)#document_count: 整数 几个...
科学使用Tokenizer的方法是,首先用Tokenizer的 fit_on_texts 方法学习出文本的字典,然后word_index 就是对应的单词和数字的映射关系dict,通过这个dict可以将每个string的每个词转成数字,可以用texts_to_sequences,这是我们需要的,然后通过padding的方法补成同样长度,在用keras中自带的embedding层进行一个向量化,并输入到...
tokenizer.fit_on_texts(samples)#word_counts:字典形式 出现过多少次print(tokenizer.word_counts)#word_docs: 字典print(tokenizer.word_docs) one_hot_results=tokenizer.texts_to_matrix(samples)print(one_hot_results)#获得单词索引word_index =tokenizer.word_indexprint(word_index)#document_count: 整数 几个...
通常情况下,Tokenizer有三种粒度:word/char/subword word: 按照词进行分词,如:Today is sunday. 则根据空格或标点进行分割[today, is, sunday, .] character:按照单字符进行分词,就是以char为最小粒度。 如:Today is sunday.则会分割成[t, o, d,a,y, ... ,s,u,n,d,a,y, .] subword...