पाठ्य डेटा प्रशोधन गर्ने सन्दर्भमा झोला-अफ-शब्द मोडेलले कसरी काम गर्छ?
झोला-अफ-वर्ड्स मोडेल प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा एक आधारभूत प्रविधि हो जुन पाठ्य डेटा प्रशोधन गर्न व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यसले व्याकरण र शब्द क्रमलाई बेवास्ता गर्दै शब्दहरूको संग्रहको रूपमा पाठलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, र प्रत्येक शब्दको आवृत्तिमा मात्र ध्यान केन्द्रित गर्दछ। यो मोडेल विभिन्न NLP कार्यहरूमा प्रभावकारी साबित भएको छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow, प्रसंस्करण डाटा, परीक्षा समीक्षा
कागजात वर्गीकरणको लागि न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग मोडेल निर्माणमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
कागजात वर्गीकरणको लागि न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) मोडेल निर्माण गर्दा धेरै चरणहरू समावेश छन्, प्रत्येक एक बलियो र सही मोडेल निर्माण गर्न महत्त्वपूर्ण छ। यस व्याख्यामा, हामी प्रत्येक चरणको विस्तृत बुझाइ प्रदान गर्दै, यस्तो मोडेल निर्माण गर्ने विस्तृत प्रक्रियाको बारेमा जानकारी लिनेछौं। चरण 1: डाटा तयारी पहिलो चरण हो सङ्कलन र
न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङले कसरी कागजात वर्गीकरणमा प्राकृतिक ग्राफबाट उद्धरण जानकारीको लाभ उठाउँछ?
न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ (NSL) गुगल रिसर्चद्वारा विकसित गरिएको फ्रेमवर्क हो जसले ग्राफको रूपमा संरचित जानकारीको लाभ उठाएर गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको प्रशिक्षणलाई बढाउँछ। कागजात वर्गीकरणको सन्दर्भमा, NSL ले वर्गीकरण कार्यको शुद्धता र बलियोता सुधार गर्न प्राकृतिक ग्राफबाट उद्धरण जानकारी प्रयोग गर्दछ। प्राकृतिक ग्राफ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निंग, प्राकृतिक रेखांकनको साथ प्रशिक्षण, परीक्षा समीक्षा