tokenizer.texts_to_sequences Keras Tokenizer 给出几乎全零

Question

我正在努力创建一个文本分类代码，但我在使用分词器对文档进行编码时遇到了问题。

1）我首先在我的文档上安装了一个标记器，如下所示：

vocabulary_size = 20000
tokenizer = Tokenizer(num_words= vocabulary_size, filters='')
tokenizer.fit_on_texts(df['data'])

2）然后我想检查我的数据是否正确拟合，所以我转换成如下序列：

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(df['data'])
data = pad_sequences(sequences, maxlen= num_words) 
print(data) 

这给了我很好的输出。即将单词编码为数字

[[ 9628  1743    29 ...   161    52   250]
 [14948     1    70 ...    31   108    78]
 [ 2207  1071   155 ... 37607 37608   215]
 ...
 [  145    74   947 ...     1    76    21]
 [   95 11045  1244 ...   693   693   144]
 [   11   133    61 ...    87    57    24]]

现在，我想使用相同的方法将文本转换为序列。像这样：

sequences = tokenizer.texts_to_sequences("physics is nice ")
text = pad_sequences(sequences, maxlen=num_words)
print(text)

它给了我奇怪的输出：

[[   0    0    0    0    0    0    0    0    0  394]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0 3136]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0 1383]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0  507]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0    1]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0 1261]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0    0]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0 1114]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0    1]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0 1261]
 [   0    0    0    0    0    0    0    0    0  753]]

根据 Keras 文档（Keras）：

texts_to_sequences（文本）

参数： texts：要转换为序列的文本列表。

返回：序列列表（每个文本输入一个）。

不应该将每个单词编码为其相应的数字吗？如果文本短于 50 到 50，则填充文本？错在哪里？

Answer 1

我想你应该这样调用：

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(["physics is nice "])