TensorFlow Keras Tokenizer API প্রকৃতপক্ষে পাঠ্যের একটি অংশের মধ্যে সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দগুলি খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। টোকেনাইজেশন হল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) এর একটি মৌলিক পদক্ষেপ যা আরও প্রক্রিয়াকরণের সুবিধার্থে পাঠ্যকে ছোট একক, সাধারণত শব্দ বা সাবওয়ার্ডে বিভক্ত করে। TensorFlow-এ Tokenizer API টেক্সট ডেটার দক্ষ টোকেনাইজেশনের অনুমতি দেয়, শব্দের ফ্রিকোয়েন্সি গণনার মতো কাজগুলিকে সক্ষম করে।
TensorFlow Keras Tokenizer API ব্যবহার করে সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে, আপনি এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে পারেন:
1. টোকেনাইজেশন: Tokenizer API ব্যবহার করে টেক্সট ডেটা টোকেনাইজ করে শুরু করুন। আপনি টোকেনাইজারের একটি উদাহরণ তৈরি করতে পারেন এবং ডেটাতে উপস্থিত শব্দগুলির একটি শব্দভাণ্ডার তৈরি করতে টেক্সট কর্পাসে এটি ফিট করতে পারেন।
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. শব্দ সূচক: টোকেনাইজার থেকে শব্দ সূচকটি পুনরুদ্ধার করুন, যা কর্পাসে তার ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে প্রতিটি শব্দকে একটি অনন্য পূর্ণসংখ্যাতে ম্যাপ করে।
python word_index = tokenizer.word_index
3. শব্দ গণনা: Tokenizer এর `word_counts` বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে পাঠ্য কর্পাসের প্রতিটি শব্দের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করুন।
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. শ্রেণীবিভাজন: সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ শনাক্ত করার জন্য শব্দ সংখ্যাগুলিকে অবরোহী ক্রমে সাজান।
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. সর্বাধিক ঘন ঘন শব্দ প্রদর্শন: সাজানো শব্দ সংখ্যার উপর ভিত্তি করে শীর্ষ N সর্বাধিক ঘন ঘন শব্দগুলি প্রদর্শন করুন৷
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে, আপনি একটি পাঠ্য কর্পাসে সর্বাধিক ঘন ঘন শব্দগুলি খুঁজে পেতে TensorFlow Keras Tokenizer API ব্যবহার করতে পারেন৷ এই প্রক্রিয়াটি পাঠ্য বিশ্লেষণ, ভাষা মডেলিং এবং তথ্য পুনরুদ্ধার সহ বিভিন্ন NLP কাজের জন্য অপরিহার্য।
TensorFlow Keras Tokenizer API কার্যকরভাবে টোকেনাইজেশন, ওয়ার্ড ইনডেক্সিং, গণনা, বাছাই এবং প্রদর্শন পদক্ষেপের মাধ্যমে একটি টেক্সট কর্পাসে সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিটি ডেটার মধ্যে শব্দের বিতরণে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, আরও বিশ্লেষণ এবং এনএলপি অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মডেলিং সক্ষম করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:
- ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
- সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
- একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
- TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
- TOCO কি?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ প্যাক প্রতিবেশী API কী?
- নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং কি এমন ডেটার সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে যার জন্য কোন প্রাকৃতিক গ্রাফ নেই?
EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন