TensorFlow Keras टोकनेज़र API शब्दों की अधिकतम संख्या पैरामीटर क्या है?
TensorFlow Keras टोकनेज़र एपीआई टेक्स्ट डेटा के कुशल टोकननाइजेशन की अनुमति देता है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यों में एक महत्वपूर्ण कदम है। TensorFlow Keras में टोकनाइज़र इंस्टेंस को कॉन्फ़िगर करते समय, सेट किए जा सकने वाले मापदंडों में से एक `num_words` पैरामीटर है, जो आवृत्ति के आधार पर रखे जाने वाले शब्दों की अधिकतम संख्या निर्दिष्ट करता है
हम पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करके निकाले गए पाठ को अधिक पठनीय कैसे बना सकते हैं?
Google विज़न एपीआई के पाठ का पता लगाने और छवियों से निष्कर्षण के संदर्भ में पांडा लाइब्रेरी का उपयोग करके निकाले गए पाठ की पठनीयता को बढ़ाने के लिए, हम विभिन्न तकनीकों और तरीकों को नियोजित कर सकते हैं। पांडा लाइब्रेरी डेटा हेरफेर और विश्लेषण के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती है, जिसका उपयोग निकाले गए टेक्स्ट को प्रीप्रोसेस और प्रारूपित करने के लिए किया जा सकता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, दृश्य डेटा में पाठ को समझना, छवि से पाठ का पता लगाना और निकालना, परीक्षा समीक्षा
टेक्स्ट प्रोसेसिंग में लेमेटाइजेशन और स्टेमिंग के बीच क्या अंतर है?
लेमेटाइजेशन और स्टेमिंग दोनों तकनीकें हैं जिनका उपयोग टेक्स्ट प्रोसेसिंग में शब्दों को उनके आधार या मूल रूप में कम करने के लिए किया जाता है। हालाँकि वे एक समान उद्देश्य पूरा करते हैं, लेकिन दोनों दृष्टिकोणों के बीच स्पष्ट अंतर हैं। स्टेमिंग शब्दों से उपसर्गों और प्रत्ययों को हटाकर उनका मूल रूप प्राप्त करने की एक प्रक्रिया है, जिसे स्टेम के रूप में जाना जाता है। यह तकनीक
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के संदर्भ में टोकनाइजेशन क्या है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में टोकनाइजेशन एक मौलिक प्रक्रिया है जिसमें पाठ के अनुक्रम को छोटी इकाइयों में तोड़ना शामिल है जिन्हें टोकन कहा जाता है। ये टोकन व्यक्तिगत शब्द, वाक्यांश या यहां तक कि वर्ण भी हो सकते हैं, जो मौजूदा विशिष्ट एनएलपी कार्य के लिए आवश्यक ग्रैन्युलैरिटी के स्तर पर निर्भर करते हैं। कई एनएलपी में टोकनाइजेशन एक महत्वपूर्ण कदम है
लिनक्स शेल में आउटपुट से विशिष्ट फ़ील्ड निकालने के लिए `कट` कमांड का उपयोग कैसे किया जा सकता है?
`कट` कमांड लिनक्स शेल में एक शक्तिशाली उपकरण है जो उपयोगकर्ताओं को कमांड या फ़ाइल के आउटपुट से विशिष्ट फ़ील्ड निकालने की अनुमति देता है। यह आउटपुट को फ़िल्टर करने और वांछित जानकारी खोजने में विशेष रूप से उपयोगी है। `कट` कमांड लाइन-दर-लाइन आधार पर संचालित होता है, प्रत्येक लाइन को फ़ील्ड के आधार पर विभाजित करता है
क्लाउड नेचुरल लैंग्वेज में इकाई विश्लेषण कैसे काम करता है और यह क्या पहचान सकता है?
इकाई विश्लेषण Google क्लाउड नेचुरल लैंग्वेज द्वारा प्रस्तुत एक महत्वपूर्ण सुविधा है, जो पाठ को संसाधित करने और समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। यह विश्लेषण किसी दिए गए पाठ के भीतर संस्थाओं की पहचान और वर्गीकरण करने के लिए उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है। इस संदर्भ में, इकाइयाँ विशिष्ट वस्तुओं, लोगों, स्थानों, संगठनों, तिथियों, मात्राओं और बहुत कुछ को संदर्भित करती हैं जिनका उल्लेख किया गया है
- में प्रकाशित क्लाउड कम्प्यूटिंग, EITC/CL/GCP Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, जीसीपी लैब, क्लाउड नेचुरल लैंग्वेज के साथ प्रोसेसिंग टेक्स्ट, परीक्षा समीक्षा