nlp - procesamiento - mineria de texto en python

Preprocesamiento de texto de Keras: guardar el objeto Tokenizer en un archivo para obtener una puntuación

Question

He entrenado un modelo clasificador de sentimientos utilizando la biblioteca Keras siguiendo los pasos a continuación (ampliamente).

1. Convierte corpus de texto en secuencias usando el objeto / clase Tokenizer
2. Construya un modelo usando el método model.fit ()
3. Evalúa este modelo

Ahora, para puntuar usando este modelo, pude guardar el modelo en un archivo y cargarlo desde un archivo. Sin embargo, no he encontrado una forma de guardar el objeto Tokenizer en el archivo. Sin esto, tendré que procesar el corpus cada vez que necesite marcar una sola oración. ¿Hay alguna forma de evitar esto?

Answer 1

La forma más común es usar pickle o joblib . Aquí tiene un ejemplo sobre cómo usar pickle para guardar Tokenizer :

import pickle
# saving
with open(''tokenizer.pickle'', ''wb'') as handle:
pickle.dump(tokenizer, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
# loading
with open(''tokenizer.pickle'', ''rb'') as handle:
tokenizer = pickle.load(handle)