keras preprocessing中的Tokenizer与sequence使用解读

1. 代码

import jieba
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing import sequence

def cut_text(text, type = 'char'):
    """将文本按不同方式切词，以空格作为分割"""
    # print(text)
    if type == 'char':
        return ' '.join(list(text))
    elif type == 'jieba':
        seg_list = jieba.cut(text)  # 默认是精确模式
        return ' '.join(seg_list)
    else:
        raise NotImplemented


texts = ["我们都有一个家","名字叫中国"]
tok = Tokenizer(num_words=10)
tok.fit_on_texts([cut_text(_, type = 'char') for _ in texts])


print("="*20)
print("Tokenizer fit后的词表:")
index_2_word = dict()
for ii, (word, index) in enumerate(tok.word_index.items()):
    print(word, index)
    index_2_word[index] = word

print("="*20)
print("texts_to_sequences 有啥作用:")
tokens = tok.texts_to_sequences([cut_text(_, type = 'char') for _ in texts])
for t in tokens:
    print(t)
    print([index_2_word[_] for _ in t])


print("="*20)
print("pad_sequences 有啥作用:")
index_2_word[0] = 'UNKOWN'
tokens_pad = sequence.pad_sequences(tokens, maxlen=50, padding='pre', truncating='pre')
for t in tokens_pad:
    print(t)
    print([index_2_word[_] for _ in t])

2. 输出

====================
Tokenizer fit后的词表:
我 1
们 2
都 3
有 4
一 5
个 6
家 7
名 8
字 9
叫 10
中 11
国 12
====================
texts_to_sequences 有啥作用:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
['我', '们', '都', '有', '一', '个', '家']
[8, 9]
['名', '字']
====================
pad_sequences 有啥作用:
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7]
['UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', '我', '们', '都', '有', '一', '个', '家']
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 9]
['UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', 'UNKOWN', '名', '字']

Process finished with exit code 0

标签：index,word,Tokenizer,keras,text,sequence,UNKOWN,texts,print
来源： https://blog.csdn.net/qq_16949707/article/details/110562364