文字資料預處理較為繁瑣，包括中文切詞（本示例不涉及），構建詞典，編碼轉換，序列填充，構建資料管道等等。
在tensorflow中完成文字資料預處理的常用方案有兩種，第一種是利用tf.keras.preprocessing中的tokenizer詞典構建工具和tf.keras.utils.sequence構建文字資料生成器管道。
第二種是使用tf.data.dataset搭配.keras.layers.experimental.preprocessing.textvectorization預處理層。
WebSocket草案10文字資料解析和傳送
握手協議實現了，接下來就是解析資料了，這個相對來說要麻煩很多，相比草案7.6變得更複雜了。下圖是資料傳輸的格式 各個值的具體含義可以參考這個中文翻譯 英文原文在這裡 簡單概括一下就是 fin一直為1，rsv1 rsv2 rsv3一直為0，當傳送內容為文字時，opcode為1，mask如果為1就使用掩...
python學習 102 文字資料的預處理 分詞
對於自然語言處理來講在一些情況下需要建立自己的語料庫，並將其訓練為模型，本片文章是將已經整理好的資料進行分詞和去除雜亂字元的操作。通過結巴分詞工具進行分詞，載入自定義的停用詞表 停用詞表內容 中科院 自定義 不喜勿噴 資料儲存在txt檔案中如下 分詞完成 1讀入檔案分詞之後存入檔案 def read...
大資料視覺化（六）文字資料視覺化
在於利用視覺化技術刻畫文字和文件，將其中的資訊直觀的呈現。對文字的理解需求分為 詞彙級 語法級和語義級。詞彙級使用各類分詞演算法，而語法級使用一些句法分析演算法，語義級則使用主題抽取演算法。文字資料類別分為 單文字,文件集合,時序文字。文字視覺化的基本流程 原始文字 文字資訊挖掘 文字預處理 文字特...