TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
TensorFlow Keras Tokenizer API ले पाठ डेटाको कुशल टोकनकरणको लागि अनुमति दिन्छ, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) कार्यहरूमा एक महत्त्वपूर्ण चरण। TensorFlow Keras मा Tokenizer दृष्टान्त कन्फिगर गर्दा, सेट गर्न सकिने मापदण्डहरू मध्ये एक `num_words` प्यारामिटर हो, जसले फ्रिक्वेन्सीको आधारमा राखिने शब्दहरूको अधिकतम संख्या निर्दिष्ट गर्दछ।
हामी कसरी पान्डा पुस्तकालय प्रयोग गरेर निकालिएको पाठलाई थप पढ्न योग्य बनाउन सक्छौं?
Google Vision API को पाठ पत्ता लगाउने र छविहरूबाट निकासीको सन्दर्भमा पान्डा लाइब्रेरी प्रयोग गरेर निकालिएको पाठको पठनीयता बढाउन, हामी विभिन्न प्रविधि र विधिहरू प्रयोग गर्न सक्छौं। पाण्डा पुस्तकालयले डाटा हेरफेर र विश्लेषणको लागि शक्तिशाली उपकरणहरू प्रदान गर्दछ, जसलाई प्रिप्रोसेस गर्न र निकालिएको पाठलाई ढाँचामा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
पाठ प्रशोधन मा lemmatization र stemming बीच के भिन्नता छ?
Lemmatization र स्टेमिङ दुबै प्रविधिहरू पाठ प्रशोधनमा प्रयोग गरिएका शब्दहरूलाई तिनीहरूको आधार वा मूल फारममा कम गर्न प्रयोग गरिन्छ। जबकि तिनीहरू समान उद्देश्य सेवा गर्छन्, त्यहाँ दुई दृष्टिकोणहरू बीच फरक भिन्नताहरू छन्। स्टेमिङ भनेको शब्दहरूबाट उपसर्गहरू र प्रत्ययहरू हटाउने प्रक्रिया हो जसलाई स्टेम भनिन्छ। यो प्रविधि
प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको सन्दर्भमा टोकनकरण भनेको के हो?
टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा एक आधारभूत प्रक्रिया हो जसमा पाठको अनुक्रमलाई टोकन भनिने साना एकाइहरूमा विभाजन गरिन्छ। यी टोकनहरू व्यक्तिगत शब्दहरू, वाक्यांशहरू, वा अक्षरहरू पनि हुन सक्छन्, हातमा रहेको विशिष्ट NLP कार्यको लागि आवश्यक ग्रेन्युलेरिटीको स्तरमा निर्भर गर्दछ। टोकनकरण धेरै NLP मा एक महत्वपूर्ण चरण हो
लिनक्स शेलमा आउटपुटबाट विशिष्ट क्षेत्रहरू निकाल्न कसरी `कट` आदेश प्रयोग गर्न सकिन्छ?
'कट' आदेश लिनक्स शेलमा एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई आदेश वा फाइलको आउटपुटबाट विशेष क्षेत्रहरू निकाल्न अनुमति दिन्छ। यो विशेष गरी आउटपुट फिल्टर गर्न र इच्छित जानकारी खोज्न उपयोगी छ। 'कट' कमाण्डले लाइन-द्वारा-लाइन आधारमा काम गर्छ, प्रत्येक लाइनलाई ए को आधारमा फिल्डहरूमा विभाजन गर्दै
क्लाउड प्राकृतिक भाषामा इकाई विश्लेषणले कसरी काम गर्छ र यसले के पहिचान गर्न सक्छ?
संस्था विश्लेषण गुगल क्लाउड प्राकृतिक भाषा द्वारा प्रस्ताव गरिएको एक महत्त्वपूर्ण सुविधा हो, पाठ प्रशोधन र बुझ्नको लागि एक शक्तिशाली उपकरण। यो विश्लेषणले दिइएको पाठ भित्रका निकायहरू पहिचान गर्न र वर्गीकरण गर्न उन्नत मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग गर्दछ। संस्थाहरू, यस सन्दर्भमा, निर्दिष्ट वस्तुहरू, व्यक्तिहरू, ठाउँहरू, संगठनहरू, मितिहरू, मात्राहरू, र थप उल्लेख गरिएका छन्।
- मा प्रकाशित क्लाउड कम्प्युटिङ, EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म, GCP ल्याबहरू, क्लाउड प्राकृतिक भाषाको साथ टेक्स्ट प्रशोधन गर्दै, परीक्षा समीक्षा