在Keras中，可以使用tokenizer來處理文本數(shù)據(jù)。Tokenizer是一個將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字序列的工具，它可以先對文本進行分詞（tokenization），然后將每個詞映射到一個唯一的整數(shù)。
首先，需要導入Tokenizer類：
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
然后，可以創(chuàng)建一個Tokenizer對象并調(diào)用fit_on_texts()方法來將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字序列：
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
其中，texts是一個包含文本數(shù)據(jù)的列表。
接下來，可以使用texts_to_sequences()方法將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字序列：
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
最后，可以使用pad_sequences()方法將數(shù)字序列填充或截斷到相同的長度，以便輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中：
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
max_length = 100 # 設(shè)定序列的最大長度
sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length)
這樣，就可以將文本數(shù)據(jù)預(yù)處理為適合輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的格式。
億速云公眾號
手機網(wǎng)站二維碼