د متني معلوماتو پروسس کولو په شرایطو کې د کلمو د کڅوړې ماډل څنګه کار کوي؟
د کلمو کڅوړه ماډل د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز تخنیک دی چې په پراخه کچه د متن ډیټا پروسس کولو لپاره کارول کیږي. دا متن د کلمو د مجموعې په توګه استازیتوب کوي، د ګرامر او کلمو ترتیب په پام کې نیولو سره، او یوازې د هرې کلمې د واقع کیدو په فریکونسۍ تمرکز کوي. دا ماډل د NLP په مختلفو دندو کې اغیزمن ثابت شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د معلوماتو پروسس کول, د ازموینې بیاکتنه
د اسنادو طبقه بندي لپاره د عصبي ساختماني زده کړې ماډل په جوړولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د اسنادو د طبقه بندي لپاره د عصبي ساختماني زده کړې (NSL) ماډل جوړول څو مرحلې لري، چې هر یو یې د قوي او دقیق ماډل په جوړولو کې مهم دی. په دې وضاحت کې، موږ به د دې ډول ماډل جوړولو مفصل پروسې ته پام وکړو، د هر ګام هر اړخیز پوهاوی چمتو کوي. 1 ګام: د معلوماتو چمتو کول لومړی ګام دی راټولول او
Neural Structured Learning څنګه د اسنادو په طبقه بندي کې د طبیعي ګراف څخه د حوالې معلومات ګټه اخلي؟
د عصبي جوړښت زده کړې (NSL) یو چوکاټ دی چې د ګوګل څیړنې لخوا رامینځته شوی چې د ګرافونو په شکل کې د جوړښت شوي معلوماتو په کارولو سره د ژورې زده کړې ماډلونو روزنې ته وده ورکوي. د اسنادو د ډلبندۍ په شرایطو کې، NSL د طبیعي ګراف څخه د حوالې معلومات کاروي ترڅو د طبقه بندي دندې دقت او پیاوړتیا ښه کړي. طبیعي ګراف
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, عصبي جوړښت زده کړې د ټینسرفلو سره, د طبیعي ګرافونو سره روزنه, د ازموینې بیاکتنه