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麦子学院_语义网络表示法_tensorflow rnn 循环神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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x中的c,如果c不在'0123456789'中,则c中的c用于c)] #修剪多余的空格 文字= [''.join(x.split())for x in text] 我们还必须确定最大句子大小。为此,我们查看数据集中文本长度的直方图。我们看到一个好的起点大约是25个字。使用以下代码: #绘制文本长度的直方图text_lengths = [文本中x的len(x.split())] text_lengths = [如果x <50,则x表示text_lengths中的x] plt.hist(text_lengths,bins = 25)plt.title('文本中单词数量的直方图')句子大小= 25 min_word_freq = 3 TeXtS中#Words的历史 图1:我们数据中每个文本中WOrd数量的直方图。我们用此来确定每个文本中的最大长度。我们将其设置为25 WOrds,但也可以轻松将其设置为30或40。 TensOrFlOW具有一个内置的用于确定词汇嵌入的处理方法,称为VocabularyProcessor(),位于learning.preprocessing库下:
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