from keras.preprocessing.text import tokenizer

时间: 2023-04-30 13:00:24 浏览: 176
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bert情感分类中用tokenizer实现文本预处理

from keras.preprocessing.text import tokenizer 是一个从Keras库中导入的模块，用于将文本转换为数字序列。它可以将文本分词并将每个单词映射到一个唯一的整数。这个模块可以用于构建文本分类、情感分析和
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keras.preprocessing.text对应的文件text.py

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关于keras中keras.layers.merge的用法说明

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Model (trainX, trainY), (testX, testY) = cifar100.load_data() # ...数据预处理... generator = ...

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras import layers 代码对吗

这段代码的语法是正确的，但需要注意的是，Keras在2.4版本之后已经停止更新，并且已经整合到TensorFlow 2.0中。因此，如果你使用的是TensorFlow 2.0或更高版本，建议使用tensorflow.keras模块代替keras模块。...

from keras.preprocessing.text import tokenizer 报错没有tensorflow

另外，也有可能是因为安装的tensorflow版本过低或者过高，需要根据keras的要求安装特定版本的tensorflow库。还有一种可能是因为在导入tokenizer时没有正确设置tensorflow的路径，可以尝试在代码中添加正确的...

在执行“from keras.preprocessing.text import Tokenizer”出现错误“TypeError: Unable to convert function return value to a Python type! The signature was () -> handle”

这个错误可能是由于您的Keras版本与TensorFlow不兼容所导致的。您可以尝试更新Keras版本或降低TensorFlow版本来解决此问题。 首先，您可以尝试更新Keras版本，可以使用以下命令在终端或命令提示符中执行： pip...

module 'keras.api._v1.keras.preprocessing.text' has no attribute 'VocabularyProcessor'

from keras.preprocessing.text import Tokenizer texts = ['some text', 'more text', 'even more text'] tokenizer = Tokenizer(num_words=1000) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_...

module 'keras.api._v2.keras.preprocessing.text' has no attribute 'VocabularyProcessor'

from keras.preprocessing.text import Tokenizer # 创建一个tokenizer对象 tokenizer = Tokenizer(num_words=1000) # 将文本拟合到tokenizer对象中 tokenizer.fit_on_texts(texts) # 将文本转换为数字序列 ...

No module named 'keras.preprocessing.text

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer 4. **导入顺序**：确保在尝试使用该模块之前，先导入了所有必要的库，例如TensorFlow。 如果以上都确认无误，还是遇到问题，可以尝试重启Python...

module 'keras.api._v2.keras.preprocessing' has no attribute 'VocabularyProcessor'

from keras.preprocessing.text import Tokenizer sentences = ['I love coding in Python', 'Natural Language Processing is fun', 'Machine Learning is interesting'] tokenizer = Tokenizer(num_words=100) ...

外卖平台的评价文本("外卖4000正8000负.csv")，可以分为积极的正面评价，以及消极的负面评价2大类。 1 读取数据库，探索、清洗数据库 2 将汉字文本分词、去除标点、空格等 3 创建keras.preprocessing.text.Tokenizer对象，用texts_to_sequences将单词化为整数编号 4 用Embedding以及LSTM等构建模型，训练 5 将完整代码粘贴在答案区

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense # 数据预处理 ...

keras.layer.text.Tokenizer里面的参数含义

Keras中的Tokenizer类...from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer tokenizer = Tokenizer(num_words=1000) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen) labels = np....

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor报错module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'

如果你正在使用 TensorFlow 2.x 版本，可以考虑使用 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 来代替 tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor。 如果你一定要使用 VocabularyProcessor，可以考虑...

model.fit(padded_sequences, tf.keras.utils.to_categorical(sequences, num_classes=len(tokenizer.word_index)+1), epochs=100) 报错了，报错提示为：ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (5,) + inhomogeneous part.，请修改一下

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences max_len = 50 # 假设最大序列长度为50 padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len, padding='post', truncating='post') ...

tensorflow2.0中from tensorflow.contrib import learn替代代码

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer tokenizer = Tokenizer(num_words=1000) 3. 如果您需要使用 learn.models 模块中的模型，请使用 TensorFlow 2.0 中的 tf.keras 模块。例如，...
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