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Keras 分词器 Tokenizer 的办法介绍
Tokenizer 是一个用于向量化文本，或将文本转换为序列（即单词在字典中的下标形成的列表，从 1 算起）的类。Tokenizer 实际上只是生成了一个字典，并且统计了词频等信息，并没有把文本转成须要的向量示意。tok = keras.preprocessing.text.Tokenizer()
生成词典 tok.fit_on_texts
somestr = [‘ha ha gua angry’,’howa ha gua excited’]
tok.fit_on_texts(somestr)
查看单词索引 tok.word_index
将句子序列转换成 token 矩阵 tok.texts_to_matrix
tok.texts_to_matrix(somestr)#binary 的向量，如果 dictionary 的下标为 i 的那个词在这个 string 中呈现了，那么就给一个 1，否则给 0。
tok.texts_to_matrix(somestr,mode=’count’)#float32 的向量，1 换成了该词在以后句子呈现的次数
tok.texts_to_matrix(somestr,mode=’freq’)#loat32 的向量，1 换成了该词在以后句子呈现的概率的词频
句子转换成单词索引序列 tok.texts_to_sequences
tok.texts_to_sequences(somestr)
tok.document_count 分词器被训练的文档（文本或者序列）数量
tok.word_counts 依照数量由大到小 Order 排列的 token 及其数量。
迷信应用 Tokenizer 的办法是，首先用 Tokenizer 的 fit_on_texts 办法学习出文本的字典，而后 word_index 就是对应的单词和数字的映射关系 dict，通过这个 dict 能够将每个 string 的每个词转成数字，能够用 texts_to_sequences，这是咱们须要的，而后通过 padding 的办法补成同样长度，在用 keras 中自带的 embedding 层进行一个向量化，并输出到 LSTM 中。
