单词编码: keras.processing.text.Tokenizer

最新推荐文章于 2025-03-25 11:07:04 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-25 11:07:04 发布 · 239 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#keras #深度学习

博客介绍了使用Keras进行单词编码，具体提及使用keras.processing.text.Tokenizer来完成这一操作，涉及深度学习领域的文本处理内容。

单词编码: keras.processing.text.Tokenizer

3.5 使用Tokenizer编解码文本：从原理到企业级实践
yonggeit的博客
02-19 174
添加领域专业词汇medical_terms = ["心电图", "血小板计数", "冠状动脉"]# 添加特殊符号# 保存自定义Tokenizer。
AI自然语言处理NLP原理与Python实战：49. NLP中的常见问题与解决方案
AI天才研究院
12-09 101
1.背景介绍 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个重要分支，它旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，NLP技术取得了显著的进展，这主要是由于深度学习（Deep Learning）和大规模数据的应用。 在本文中，
前端大模型入门：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
分享有趣的、贴近生活的CS知识
09-21 3709
大模型并不能直接理解文字等数据,所以需要利用编码+嵌入.本文利用两个js库来介绍了对比了二者的作用,看完立刻试试吧
Python-KerasPreprocessing是Keras深度学习库的数据预处理和数据增补模块
08-11
Keras Preprocessing是Keras深度学习库的数据预处理和数据增补模块。 它提供了用于处理图像数据，文本数据和序列数据的工具。
序列填充：keras.processing.sequences.pad_sequence()
fu_jian_ping的博客
08-15 362
序列填充：keras.processing.sequences.pad_sequence()
利用 Keras 的类 Tokenizer 对原始文本数据进行单词级 one-hot 编码
澄南澄北的博客
03-18 646
from keras.preprocessing.text import Tokenizer text_corpus = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.'] #语料库 tokenizer = Tokenizer(num_words=12) #只标记出现次数最多的num_words个单词 tokenizer.fit_on...
Keras深度学习框架实战（5）：KerasNLP使用GPT2进行文本生成
MUKAMO的博客
06-03 1563
本文是一个关于如何使用KerasNLP库加载、微调GPT-2模型并进行文本生成的教程。它先指导用户设置Colab的GPU加速环境，然后介绍KerasNLP库，包括其预训练模型和模块化构建块。教程展示如何加载GPT-2模型，并基于用户输入生成文本。还包括了一个使用Reddit数据集微调模型的示例，以及探讨了Top-K、Beam等采样方法，并演示了在中文诗歌数据集上微调模型。通过这些步骤和代码示例，用户可以学习如何使用KerasNLP和GPT-2模型完成多种文本生成任务。
Keras文本分类库keras-text快速入门与应用
keras-text为此提供了多种内置的Tokenizer类，如WordTokenizer和SentenceWordTokenizer。WordTokenizer适用于将每篇文档拆分为单词级别的token，并构建全局词汇表，随后将每个单词映射为唯一的整数ID，形成(doc, ...
自然语言处理（NLP）讲义.md
08-17
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers ...
Natural Language Processing (NLP) 原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
07-03 611
Natural Language Processing (NLP) 原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：自然语言处理、文本分析、深度学习、机器学习、深度神
Keras_Preprocessing-1.0.1-py2.py3-none-any.whl
09-11
大数据辅助插件下载keras_preprocessing1.0.1，放这里大家随便下载，绝对好用，不限制
深度学习 - 9.TF x Keras 基于 Processing 与 Embedding 的文本处理
BITDDD小栈
04-27 1141
一.引言: 处理 IMDB 数据集 demo 时，用到了很多文本转 onehot，文本转 embedding 的方法，下面整理一下。 本文后续样例测试数据集采用 IMDB 原始数据集，代表了用户对电影的评价，其中包含积极 positive 以及 消极 nagative 的评论: Working with one of the best Shakespeare sources, this film manages to be creditable to it's source, whilst stil
浅谈keras.preprocessing.text
Qy_sfsh的博客
11-27 1855
是一个用python编写的开源神经网络库，从2021年8月的版本2.6开始，成为Tensorflow2的高层API。它拥有着丰富的数据封装和一些先进的模型实现，避免了“重复造轮子”。最近接触到Keras的embedding层，进而学习了一下Keras.preprocessing.text的相关知识。虽然Keras.preprocessing.text已经。取而代之的是但是，之前不少的代码用的还是Keras.preprocessing.text，因此还是有总结一下的必要。
【大模型】tokenizer 中编码过程
可爱满分的博客
03-25 1018
语言模型tokenizer中编码过程
【亲测免费】 Keras Preprocessing：数据预处理的利器
gitblog_00850的博客
10-10 1172
Keras Preprocessing 是一个强大的数据预处理工具，专为深度学习框架 Keras 设计。它提供了丰富的数据处理功能，帮助开发者轻松地准备和预处理数据，以便在 Keras 模型中使用。随着 Keras 的发展，Keras Preprocessing 的功能已经整合到 Keras 核心库中，并作为 TensorFlow 的一部分提供。 ## 项目技术分析 Keras Preproc...
tokenizer（自用，更新）
weixin_65350212的博客
08-30 500
解释tokenizer.encode()的用法，以及参数的含义
tokenizer简介
芳樽里的歌的博客
12-08 2万+
本文介绍了现代NLP中有关tokenizer的内容
tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer函数
weixin_49346755的博客
05-03 2516
函数原型 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer( num_words=None, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n', lower=True, split=' ', char_level=False, oov_token=None, document_count=0, **kwargs ) 函数说明 Tokenizer函数用于创
Bert的文本编码tokenizer、分隔符(MASK/CLS/SEP)编码
热门推荐
凝眸伏笔的博客
08-02 3万+
1.文本编码 bert模型的输入是文本，需要将其编码为模型计算机语言能识别的编码。这里将文本根据词典编码为数字 2.分隔符编码 特殊的分隔符号： [MASK] ：表示 需要带着[]，并且mask是大写，对应的编码是103 [SEP]: 对应的编码是102 [CLS]:对应的编码是101 []:对应的编码是 eg： from transformers import BertTokenizer bert_name = 'bert-base-chinese' tokenizer = ..
from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing import sequence from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
最新发布
09-03
<think> 我们注意到用户提供了三行导入语句，其中前两行是旧的Keras导入方式，第三行是TensorFlow 2.x推荐的导入方式。 根据之前的错误信息，用户遇到了`ModuleNotFoundError: No module named 'keras.preprocessing.text'`，这是因为在TensorFlow 2.x中，Keras已经整合到TensorFlow中，因此应该使用`tensorflow.keras`而不是单独的`keras`。 用户现在尝试了两种导入方式，但可能仍然存在疑惑。我们需要解释： 1. 为什么旧的方式会报错，而新的方式不会？ 2. 如何正确使用Tokenizer？ 此外，用户提供的代码片段中，第二行`from keras.preprocessing import sequence`同样也是旧的方式，在TensorFlow 2.x中应该使用`tensorflow.keras.preprocessing.sequence`。 因此，我们建议： - 将所有旧的`keras`导入替换为`tensorflow.keras`。 - 注意：`sequence`模块在`tensorflow.keras.preprocessing`中。 修改后的导入应该是： from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences # 注意，这里通常使用的是pad_sequences函数 注意：在旧版Keras中，`sequence`模块包含`pad_sequences`等函数，现在在`tensorflow.keras.preprocessing.sequence`中。 所以，我们给出如下回答： </think> 根据您提供的导入语句，结合之前遇到的 `ModuleNotFoundError` 错误，以下是关键分析和解决方案： ### 问题诊断与解决方案 1. **新旧版本冲突**： - `from keras.preprocessing.text import Tokenizer`：旧版独立 Keras 的导入方式（已淘汰） - `from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer`：TensorFlow 2.x 的正确导入方式 - 两者在同一脚本中同时存在会导致混淆和冗余 2. **正确修改方案**： ```python # 删除旧版导入，统一使用 TensorFlow 内置 Keras from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing import sequence # 注意此处也需修改 ``` - `sequence` 模块同样需要更新为 `tensorflow.keras.preprocessing.sequence` 3. **版本适配说明**： - TensorFlow ≥ 2.0 完全弃用独立 `keras` 包 - 若需兼容旧代码： ```python try: from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer except ImportError: from keras.preprocessing.text import Tokenizer # 回退机制 ``` 4. **环境验证命令**： ```bash pip show tensorflow # 确认版本 ≥2.0 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.keras.__version__)" ``` ### 注意事项 - 删除冗余的旧导入语句避免冲突 - `sequence` 模块常用函数如 `pad_sequences` 需通过 `tensorflow.keras.preprocessing.sequence` 调用
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值