37、自然语言处理与TF2/Keras实战

自然语言处理与TF2/Keras实战

1. 数据预处理与编码

在自然语言处理中,数据预处理是非常重要的一步。我们可以使用TF2来完成文本的编码操作。以下是具体的代码示例:

import tensorflow as tf
train_data = [
  "I love deep dish pizza.",
  "I also eat vegetarian food.",
  "I enjoy garlic every day.",
  "I will get coffee later."
]
test_data = [
  "Enjoy coffee this morning.",
  "Long walks on the beach.",
  "Please add cream to my tea."
]
num_words = 1000
oov_token = '<UNK>'
pad_type = 'post'
trunc_type = 'post'
# Tokenize our training data
tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=num_words, oov_token=oov_token)
tokenizer.fit_on_texts(train_data)
# Get our training data word index
word_index = tokenizer.word_index
# Encode training data sentences into sequences
train_sequences = 
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  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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