什么是 Tensorflow 中关于文本数据的分词？

随着人工智能技术的不断发展，文本数据的处理成为了一项非常重要的工作。在使用Tensorflow（一种功能强大的机器学习框架）处理文本数据时，分词（tokenization）也成为了一个必不可少的步骤。

分词是什么？

分词就是将一段文本切分成一个个有意义的词语（token）。对于自然语言处理（NLP）任务，如情感分析，机器翻译和自动问答等，分词是非常关键的步骤。因为每一个单词或者短语都是一段语言的基本单元，分词的结果将直接影响到后续的处理。

在Tensorflow中，分词有两种方法：基于Python的分词和基于Tensorflow的分词。

基于Python的分词

Python自身提供了一些分词工具包，如nltk和spacy等。以nltk为例，它支持对英文和多种语言进行分词，可以将一段文本分解成词语列表。

import nltk

text = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration."

# nltk.word_tokenize() 分词
tokens = nltk.word_tokenize(text)
print(tokens)

输出结果：

['This', 'is', 'a', 'sample', 'sentence', ',', 'showing', 'off', 'the', 'stop', 'words', 'filtration', '.']

在得到tokens列表后，我们可以使用它进行进一步的预处理和特征提取。

基于Tensorflow的分词

Tensorflow中也提供了一些用于分词的API，如Tokenizer和TextLineDataset等。例如下面使用Tokenizer对一个文本进行分词。

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

text = 'This is an example of how to tokenize text using Tensorflow.'

# tokenizer 分词
tokenizer = Tokenizer(num_words=100, oov_token="<OOV>")
tokenizer.fit_on_texts([text])

word_index = tokenizer.word_index
print(word_index)

# 将文本转换为sequence
sequences = tokenizer.texts_to_sequences([text])
print(sequences)

输出结果：

{'<OOV>': 1, 'this': 2, 'is': 3, 'an': 4, 'example': 5, 'of': 6, 'how': 7, 'to': 8, 'tokenize': 9, 'text': 10, 'using': 11, 'tensorflow': 12}
[[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]

这里使用Tokenizer对text进行了分词，将文本转换为了一个数字列表sequences。这在后续的文本分析任务中会非常有用。