尝试在Keras中标记化文本时出错？
在Keras中标记化文本时出错可能是由于以下原因之一：
- 数据格式错误：Keras中的文本标记化通常需要将文本转换为数字表示。请确保输入的文本数据格式正确，并且已经进行了适当的预处理，例如去除标点符号、转换为小写等。
- 词汇表不完整：Keras的文本标记化需要一个词汇表，用于将文本转换为数字。如果词汇表不完整或者缺少某些词汇，可能会导致标记化出错。建议检查词汇表是否包含所有出现在文本中的词汇，并且没有任何拼写错误。
- 序列长度不一致：在Keras中，文本标记化通常需要将文本转换为等长的序列。如果输入的文本序列长度不一致，可能会导致标记化出错。建议对文本序列进行适当的填充或截断，使其长度一致。
- 未正确设置标记化参数：在Keras中，文本标记化通常需要设置一些参数，例如词汇表大小、序列长度等。如果这些参数设置不正确，可能会导致标记化出错。建议仔细检查标记化的参数设置，并根据实际情况进行调整。
如果以上方法都无法解决问题，建议查阅Keras官方文档或者咨询Keras社区，以获取更详细的帮助和支持。
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keras记号器是否提供诸如词干和柠檬化之类的功能？如果是，那又是怎么做的呢？需要直觉的理解。而且，text_to_sequence在这方面做了什么？
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我正在尝试用Python构建我的第一个ANN模型。我已经尝试在Python 3.7中导入Keras，它给出了下面的错误： ImportError: numpy.core._multiarray_umath failed to import
ImportError: numpy.core.umath failed to import 我现在正尝试在Python3.6中再次导入Keras，它给了我同样的错误。我尝试过升级
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我在Keras中创建了一个文本分类器，我可以很好地在Cloud上训练Keras模型:该模型随后部署在Cloud上。但是，在传递文本进行分类时，它返回错误的分类:我强烈怀疑它没有使用我在创建keras分类器时使用的标记器/word索引，而是用于对新文本进行令牌化。我不确定如何在训练时将
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from keras.preprocessing.sequence import pad_sequenceslist_classes = ["toxic", "severe_toxic", "obscene", "threat", "
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File "<pyshell#0>", line 1, in <module>
import kerasFile "D:\Python\lib\site-packages\k
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stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44])：文件"train_frcnn.py"，第10行，在从keras导入后端作为K文件“/usr/local/lib/python3.6/dist
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浏览 1提问于2020-04-02得票数 0
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谢谢
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、、、
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self.model.add(Activ
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batch_no = 1
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