nlp之文本转向量

文章目录

- 代码
- 代码解读

代码

python 复制代码

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer  # 标记器(每一个词，以我们的数值做映射，)

words = ['LaoWang has a Wechat account.', 'He is not a nice person.', 'Be careful.']  # 把这句话中每一个单词，映射成我们的数值
tokenizer = Tokenizer(num_words=15)  # 上面三句话中，词的总数不超过 15 个（估算的值）， num_words 设置单词的数量
tokenizer.fit_on_texts(words)
word_index = tokenizer.word_index
print(word_index, len(word_index))
# 把文本转化为序列编码
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(words)
print(sequences)
# 文本转化为矩阵
one_hot_matrix = tokenizer.texts_to_matrix(words, mode='binary')
# 向量化是构建神经网络的第一步
print(tokenizer.word_index.keys())
print(one_hot_matrix, one_hot_matrix.shape)

代码解读

逐行解读这段代码。

python 复制代码

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

从tensorflow.keras.preprocessing.text模块导入Tokenizer类。Tokenizer用于文本标记，将每一个词映射为一个整数值。

python 复制代码

words = ['LaoWang has a Wechat account.', 'He is not a nice person.', 'Be careful.']

定义了一个列表words，包含三个字符串。

python 复制代码

tokenizer = Tokenizer(num_words=15)

创建一个Tokenizer对象，并设置参数num_words=15，意味着最大考虑15个单词。这不代表只有15个单词会被编码，而是在后续转换为矩阵时，只会考虑频率最高的前15个单词。

python 复制代码

tokenizer.fit_on_texts(words)

调用fit_on_texts方法让tokenizer在words列表上进行学习，从而创建一个词到整数值的映射。

python 复制代码

word_index = tokenizer.word_index

获取tokenizer的word_index属性，它是一个字典，其中键是单词，值是单词对应的整数值。

python 复制代码

print(word_index, len(word_index))

{'a': 1, 'laowang': 2, 'has': 3, 'wechat': 4, 'account': 5, 'he': 6, 'is': 7, 'not': 8, 'nice': 9, 'person': 10, 'be': 11, 'careful': 12} 12

打印word_index字典和它的长度。

python 复制代码

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(words)

调用texts_to_sequences方法将words列表中的文本转化为整数序列，保存到sequences中。

python 复制代码

print(sequences)

[[2, 3, 1, 4, 5], [6, 7, 8, 1, 9, 10], [11, 12]]

打印sequences列表。

python 复制代码

one_hot_matrix = tokenizer.texts_to_matrix(words, mode='binary')

调用texts_to_matrix方法将words列表中的文本转化为二进制矩阵，保存到one_hot_matrix中。二进制矩阵意味着，如果某个单词出现在文本中，它的位置会是1，否则是0。

python 复制代码

print(tokenizer.word_index.keys())

dict_keys(['a', 'laowang', 'has', 'wechat', 'account', 'he', 'is', 'not', 'nice', 'person', 'be', 'careful'])

打印word_index字典中所有的键（即所有的单词）。

python 复制代码

print(one_hot_matrix, one_hot_matrix.shape)

[[0. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

[0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 0. 0.]] (3, 15)

打印one_hot_matrix和它的形状。这个矩阵的每一行对应words列表中的一个文本，每一列对应一个单词。如果文本中有该单词，则该位置的值为1，否则为0。

总结：这段代码首先定义了一个文本列表，然后使用Tokenizer类将文本转化为整数序列，最后将文本转化为二进制矩阵。这是将文本数据预处理为可以输入到神经网络的形式的常见步骤。