如何使用Python和Tensorflow从已分词的Illiad数据集中构建单词词汇表？

Tensorflow是一个功能强大的开源机器学习库，可用于构建各种类型的神经网络模型。在本篇文章中，我们将学习如何使用Python和Tensorflow从已分词的Illiad数据集中构建单词词汇表。

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数据集简介

Illiad是希腊史诗之一，它讲述了特洛伊战争中的英勇冒险和神秘故事。这个数据集已经被分成单词，并且每个单词都有一个数字标记。下面是一个简单的示例，展示了一些分词的Illiad文本：

1: min
2: δὲ
3: ποσσὶν
4: εἴκελον
5: ἕβδομον
6: αἰγιαλόν

这意味着“min”对应的数字是1，“δὲ”对应的数字是2，以此类推。

步骤

让我们来看看如何使用Python和Tensorflow从已分词的Illiad数据集中构建单词词汇表。

步骤1-导入必要的库

下面是本文使用到的所有库：

import tensorflow as tf
import os

步骤2-准备数据

我们需要先准备好我们的数据。我们将使用Illiad数据集，该数据集已在其他地方进行了分词，并按行存储在./data/illiad_tokenized.txt中。您可以从kaggle下载Illiad数据集。

with open('./data/illiad_tokenized.txt', 'rb') as f:
    text = f.read().decode(encoding='utf-8')
print('Length of text: {} characters'.format(len(text)))

步骤3-创建词汇表

现在我们可以创建我们的词汇表了。我们将使用tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer类来进行这些操作。下面是一个示例代码：

tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(
    filters='', split=' ', oov_token='<missing>', lower=True)
tokenizer.fit_on_texts(text)
word_index = tokenizer.word_index
word_index

在这里，我们初始化了一个Tokenizer对象，并为分隔符使用空格。我们还初始化了一个oov_token参数，这是我们将单词标记化时找不到的单词的默认标记。

tokenizer.fit_on_texts(text)函数会根据输入文本来学习单词词汇表，并将独特的单词分配给唯一的数字标记。

现在我们可以使用word_index来查看我们的单词词汇表。

步骤4-保存词汇表

词汇表往往是较大的，训练模型时也需要词汇表，因此需要保存它们以供以后使用。我们可以使用以下代码来将词汇表保存到文件中：

import json

with open('./data/word_index.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json.dumps(word_index, ensure_ascii=False))

步骤5-加载词汇表

我们可以使用以下代码从文件中加载词汇表：

import json

with open('./data/word_index.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    word_index = json.loads(f.read())

完整代码

以下是我们的完整代码：

import tensorflow as tf
import os
import json

with open('./data/illiad_tokenized.txt', 'rb') as f:
    text = f.read().decode(encoding='utf-8')
print('Length of text: {} characters'.format(len(text)))

tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(
    filters='', split=' ', oov_token='<missing>', lower=True)
tokenizer.fit_on_texts(text)
word_index = tokenizer.word_index

with open('./data/word_index.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json.dumps(word_index, ensure_ascii=False))

with open('./data/word_index.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    word_index = json.loads(f.read())

print(word_index)