TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?

/ / প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল, টেনসরফ্লো সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ, টোকেনাইজেশন

TensorFlow Keras Tokenizer API টেক্সট ডেটার দক্ষ টোকেনাইজেশনের অনুমতি দেয়, যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কাজের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। TensorFlow Keras-এ একটি Tokenizer ইন্সট্যান্স কনফিগার করার সময়, যে প্যারামিটারগুলি সেট করা যেতে পারে তার মধ্যে একটি হল `num_words` প্যারামিটার, যা শব্দের ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে সর্বোচ্চ কতগুলি শব্দ রাখতে হবে তা নির্দিষ্ট করে। এই প্যারামিটারটি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট সীমা পর্যন্ত সর্বাধিক ঘন ঘন শব্দগুলি বিবেচনা করে শব্দভান্ডারের আকার নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত হয়।

'num_words' প্যারামিটার হল একটি ঐচ্ছিক আর্গুমেন্ট যা একটি Tokenizer অবজেক্ট শুরু করার সময় পাস করা যেতে পারে। এই প্যারামিটারটিকে একটি নির্দিষ্ট মান সেট করার মাধ্যমে, টোকেনাইজার শুধুমাত্র শীর্ষস্থানীয় `num_words – 1` ডেটাসেটের সর্বাধিক ঘন ঘন শব্দ বিবেচনা করবে, বাকি শব্দগুলিকে শব্দভান্ডারের বাইরের টোকেন হিসাবে বিবেচনা করা হবে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী হতে পারে যখন বৃহৎ ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করা হয় বা যখন মেমরির সীমাবদ্ধতা একটি উদ্বেগের বিষয় হয়, কারণ শব্দভান্ডারের আকার সীমিত করা মডেলের মেমরি পদচিহ্ন কমাতে সাহায্য করতে পারে।

এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে `num_words` প্যারামিটার টোকেনাইজেশন প্রক্রিয়াকে প্রভাবিত করে না বরং টোকেনাইজার যে শব্দভান্ডারের সাথে কাজ করবে তার আকার নির্ধারণ করে। যে শব্দগুলি 'সংখ্যা_শব্দ' সীমার কারণে শব্দভাণ্ডারে অন্তর্ভুক্ত নয় সেগুলি টোকেনাইজার ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় নির্দিষ্ট করা 'oov_token'-এ ম্যাপ করা হবে।

অনুশীলনে, `num_words` প্যারামিটার সেট করা ডেটাসেটের সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক শব্দগুলিতে ফোকাস করে মডেলের কার্যকারিতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে যখন কম ঘন ঘন শব্দগুলি বাতিল করে যা মডেলের কার্যকারিতায় উল্লেখযোগ্যভাবে অবদান রাখতে পারে না। যাইহোক, গুরুত্বপূর্ণ তথ্য হারানো এড়াতে নির্দিষ্ট ডেটাসেট এবং হাতের কাজের উপর ভিত্তি করে `num_words`-এর জন্য একটি উপযুক্ত মান বেছে নেওয়া অপরিহার্য।

TensorFlow Keras Tokenizer API-এ কীভাবে `num_words` প্যারামিটার ব্যবহার করা যেতে পারে তার একটি উদাহরণ এখানে দেওয়া হল:

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)

উপরের উদাহরণে, টোকেনাইজারকে `num_words=1000` দিয়ে আরম্ভ করা হয়েছে, শব্দভান্ডারের আকার 1000 শব্দে সীমাবদ্ধ করে। টোকেনাইজারটি তখন নমুনা পাঠ্য ডেটাতে ফিট করা হয় এবং টোকেনাইজার ব্যবহার করে পাঠ্যটি সিকোয়েন্সে রূপান্তরিত হয়।

TensorFlow Keras Tokenizer API-এ `num_words` প্যারামিটার ডেটাসেটে তাদের ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে বিবেচনা করা শব্দের সর্বাধিক সংখ্যা নির্দিষ্ট করে শব্দভান্ডারের আকার নিয়ন্ত্রণ করার অনুমতি দেয়। `num_words`-এর জন্য একটি উপযুক্ত মান সেট করে, ব্যবহারকারীরা NLP কাজগুলিতে মডেলের কর্মক্ষমতা এবং মেমরির দক্ষতা অপ্টিমাইজ করতে পারে।

সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:

EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন

আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,