რა არის TensorFlow Keras Tokenizer API სიტყვების მაქსიმალური რაოდენობის პარამეტრი?
TensorFlow Keras Tokenizer API იძლევა ტექსტის მონაცემების ეფექტური ტოკენიზაციის საშუალებას, რაც გადამწყვეტი ნაბიჯია ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ამოცანებში. TensorFlow Keras-ში Tokenizer ეგზემპლარის კონფიგურაციისას, ერთ-ერთი პარამეტრი, რომლის დაყენებაც შესაძლებელია არის `num_words` პარამეტრი, რომელიც განსაზღვრავს სიტყვების მაქსიმალურ რაოდენობას, რომელიც უნდა შეინახოს სიხშირის მიხედვით.
როგორ გავხადოთ ამოღებული ტექსტი უფრო იკითხებადი პანდების ბიბლიოთეკის გამოყენებით?
პანდების ბიბლიოთეკის გამოყენებით ამოღებული ტექსტის წაკითხვის გასაუმჯობესებლად Google Vision API-ის ტექსტის აღმოჩენისა და სურათებიდან ამოღების კონტექსტში, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ სხვადასხვა ტექნიკა და მეთოდები. პანდების ბიბლიოთეკა უზრუნველყოფს მონაცემთა მანიპულაციისა და ანალიზის მძლავრ ინსტრუმენტებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოპოვებული ტექსტის წინასწარ დამუშავებისა და ფორმატირებისთვის.
რა განსხვავებაა ტექსტის დამუშავებაში ლემატიზაციასა და ფუძემდებლობას შორის?
ლემატიზაცია და ფუძე არის ორივე ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება ტექსტის დამუშავებაში სიტყვების საბაზისო ან ძირეული ფორმის შესამცირებლად. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ემსახურებიან მსგავს მიზანს, არსებობს მკაფიო განსხვავებები ორ მიდგომას შორის. ფუძე არის სიტყვებიდან პრეფიქსების და სუფიქსების ამოღების პროცესი მათი ძირეული ფორმის მისაღებად, რომელიც ცნობილია როგორც ფუძე. ეს ტექნიკა
რა არის ტოკენიზაცია ბუნებრივი ენის დამუშავების კონტექსტში?
ტოკენიზაცია არის ფუნდამენტური პროცესი ბუნებრივი ენის დამუშავებაში (NLP), რომელიც გულისხმობს ტექსტის თანმიმდევრობის დაშლას პატარა ერთეულებად, სახელწოდებით ჟეტონები. ეს ნიშნები შეიძლება იყოს ინდივიდუალური სიტყვები, ფრაზები ან თუნდაც სიმბოლოები, რაც დამოკიდებულია კონკრეტული NLP ამოცანისთვის საჭირო გრანულობის დონეზე. ტოკენიზაცია გადამწყვეტი ნაბიჯია ბევრ NLP-ში
როგორ შეიძლება გამოყენებული იქნას `cut` ბრძანება Linux-ის ჭურვიდან კონკრეტული ველების ამოსაღებად?
ბრძანება `cut` არის ძლიერი ინსტრუმენტი Linux-ის გარსში, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ამოიღონ კონკრეტული ველები ბრძანების ან ფაილის გამოსვლიდან. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა გამომავალი ფილტრაციისა და სასურველი ინფორმაციის მოსაძებნად. ბრძანება `cut` მოქმედებს სტრიქონი-სტრიქონზე, ყოფს თითოეულ სტრიქონს ველებად a-ზე დაყრდნობით
- გამოქვეყნებულია კიბერ უსაფრთხოება, EITC/IS/LSA Linux სისტემის ადმინისტრირება, Linux shell-ის მახასიათებლები, გამომავალი გაფილტვრა და ძებნა, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ მუშაობს ერთეულის ანალიზი Cloud Natural Language-ში და რისი ამოცნობა შეუძლია მას?
ერთეულების ანალიზი არის გადამწყვეტი ფუნქცია, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Natural Language, ძლიერი ინსტრუმენტი ტექსტის დამუშავებისა და გაგებისთვის. ეს ანალიზი იყენებს მანქანათმცოდნეობის მოწინავე მოდელებს მოცემულ ტექსტში ერთეულების იდენტიფიცირებისთვის და კლასიფიკაციისთვის. სუბიექტები, ამ კონტექსტში, ეხება კონკრეტულ ობიექტებს, ადამიანებს, ადგილებს, ორგანიზაციებს, თარიღებს, რაოდენობას და სხვა, რომლებიც აღნიშნულია
- გამოქვეყნებულია Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა, GCP ლაბორატორიები, ტექსტის დამუშავება ღრუბლის ბუნებრივი ენით, გამოცდის მიმოხილვა