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TensorFlow 中的 Tokenization 是指将文本分割成可被模型处理的标记（tokens）的过程。以下是关于 Tokenization 的基础知识和一些常用的方法。

1. 什么是 Tokenization？

Tokenization 是自然语言处理（NLP）中的一个重要步骤，它将文本数据分割成单词、短语、符号等有意义的元素，这些元素被称为 tokens。对于机器学习模型来说，tokens 是输入数据的基本单位。

2. Tokenization 的方法

TensorFlow 提供了多种 Tokenization 方法，以下是一些常见的：

• Word Tokenization：将文本分割成单词。
• Character Tokenization：将文本分割成字符。
• Subword Tokenization：将文本分割成更小的单元，如子词。

3. Tokenization 在 TensorFlow 中的应用

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 类来实现 Tokenization。

import tensorflow as tf

tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(["Hello, world!", "TensorFlow is awesome!"])
print(tokenizer.texts_to_sequences(["Hello, world!", "TensorFlow is awesome!"]))

4. 扩展阅读

想了解更多关于 Tokenization 的知识？请访问本站的 Tokenization 教程。

Tokenization 图解