鑒于這段代碼：from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizersentences = [ 'i love my dog', 'I, love my cat', 'You love my dog!']tokenizer = Tokenizer(num_words = 1)tokenizer.fit_on_texts(sentences)word_index = tokenizer.word_indexprint(word_index)無論num_words=1或num_words=100，當我在 jupyter 筆記本上運行此單元時，我都會得到相同的輸出，而且我似乎無法理解它在標記化方面有何不同。{'愛': 1, '我的': 2, '我': 3, '狗': 4, '貓': 5, '你': 6}
1 回答
慕田峪4524236
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word_index 它只是整個文本語料庫的單詞到 id 的映射，無論 num_words 是什么
區別在用法上很明顯。例如，如果我們調用texts_to_sequences
sentences = [
'i love my dog',
'I, love my cat',
'You love my dog!'
]
tokenizer = Tokenizer(num_words = 1+1)
tokenizer.fit_on_texts(sentences)
tokenizer.texts_to_sequences(sentences) # [[1], [1], [1]]
僅返回愛情 ID，因為最常見的單詞
反而
sentences = [
'i love my dog',
'I, love my cat',
'You love my dog!'
]
tokenizer = Tokenizer(num_words = 100+1)
tokenizer.fit_on_texts(sentences)
tokenizer.texts_to_sequences(sentences) # [[3, 1, 2, 4], [3, 1, 2, 5], [6, 1, 2, 4]]
返回最常見的 100 個單詞的 id
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