څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
د ویکتورونو په توګه د کلمو نمایندګۍ لیدو لپاره په اوتومات ډول د مناسب محورونو ټاکلو لپاره د سرایت کولو پرت کارولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د کلمو ایمبیډینګ بنسټیز مفکورې او په عصبي شبکو کې د دوی غوښتنلیک ته پام وکړو. د کلمې سرایتونه په دوامداره ویکتور ځای کې د کلمو ډیری ویکتور نمایشونه دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک اړیکې نیسي. دا سرایتونه دي
د عصبي ماشین ژباړې ماډل جوړښت څه شی دی؟
د عصبي ماشین ژباړې (NMT) ماډل د ژورې زده کړې پراساس چلند دی چې د ماشین ژباړې په ډګر کې یې انقلاب راوستی دی. دا د دې وړتیا له امله د پام وړ شهرت ترلاسه کړی چې د لوړ کیفیت ژباړې رامینځته کړي په مستقیم ډول د سرچینې او هدف ژبو ترمینځ نقشه کولو ماډل کولو سره. په دې ځواب کې، موږ به د NMT ماډل جوړښت وپلټو، روښانه کول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ژورې زده کړې ، پایتون ، او ټنسرفلو سره د چیټ بوټ رامینځته کول, د نمونې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
په څو ګرم کوډ شوي صف کې د ID کلمې اهمیت څه دی او دا په بیاکتنه کې د کلمو شتون یا نشتوالي سره څنګه تړاو لري؟
په څو-هټ کوډ شوي صف کې د ID کلمه په بیاکتنه کې د کلمو شتون یا نشتوالي استازیتوب کولو کې خورا مهم اهمیت لري. د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) دندو په شرایطو کې، لکه د احساساتو تحلیل یا د متن طبقه بندي، د څو ګرم کوډ شوی سرې د متن ډیټا نمایندګۍ لپاره یو عام کارول شوی تخنیک دی. د دې کوډ کولو سکیم کې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow کې د سرایت کولو پرت څنګه په ویکتورونو کې ټکي بدلوي؟
په TensorFlow کې د سرایت کولو پرت په ویکتورونو کې د کلمو په بدلولو کې مهم رول لوبوي، کوم چې د متن طبقه بندي کارونو کې یو بنسټیز ګام دی. دا پرت په عددي بڼه کې د کلمو نمایندګي مسؤلیت لري چې د عصبي شبکې لخوا پوهیدل او پروسس کیدی شي. پدې ځواب کې ، موږ به وپلټو چې څنګه د سرایت کولو پرت ترلاسه کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسرفلو سره د متن درجه بندي, د عصبي شبکې ډیزاین کول, د ازموینې بیاکتنه
ولې موږ اړتیا لرو چې د متن طبقه بندي لپاره ټکي په عددي نمایشونو بدل کړو؟
د متن د ډلبندۍ په برخه کې، په عددي نمایندګیو کې د کلمو تبادله د ماشین زده کړې الګوریتمونو وړولو کې مهم رول لوبوي ترڅو متني ډیټا په مؤثره توګه پروسس او تحلیل کړي. دا پروسه چې د متن ویکتورایزیشن په نوم پیژندل کیږي، خام متن په داسې بڼه بدلوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو لخوا پوهیدل او پروسس کیدی شي. څو دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسرفلو سره د متن درجه بندي, د ماشین زده کړې لپاره د معلوماتو چمتو کول, د ازموینې بیاکتنه
د TensorFlow سره د متن طبقه بندي لپاره د معلوماتو چمتو کولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د TensorFlow سره د متن طبقه بندي لپاره ډاټا چمتو کولو لپاره، څو مرحلې باید تعقیب شي. پدې مرحلو کې د معلوماتو راټولول ، د معلوماتو دمخه پروسس کول ، او د معلوماتو نمایش شامل دي. هر ګام د متن طبقه بندي ماډل دقت او اغیزمنتوب په یقیني کولو کې مهم رول لوبوي. 1. د معلوماتو راټولول: لومړی ګام د متن لپاره د مناسب ډیټا سیټ راټولول دي
د کلمې سرایتونه څه دي او دوی څنګه د احساساتو معلوماتو استخراج کې مرسته کوي؟
د کلمې سرایتونه د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز مفهوم دی چې د متن څخه د احساساتو معلوماتو په استخراج کې مهم رول لوبوي. دا د کلمو ریاضياتي نمایندګي دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک او نحوي اړیکې د دوی د شرایطو کارولو پراساس نیسي. په بل عبارت، د کلمو سرایتونه د کلمو معنی په کثافت ویکتور کې کوډ کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسرفلو سره د طبیعي ژبې پروسس کول, په متن کې د احساس پیژندلو لپاره د یوې نمونې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
د "OOV" (د لغتونو څخه بهر) د نښه کولو ملکیت څنګه د متن ډیټا کې د نه لیدل شوي کلمو په اداره کولو کې مرسته کوي؟
د "OOV" (له لغتونو څخه بهر) نښه ملکیت د متن ډیټا کې د نه لیدل شوي کلمو په اداره کولو کې مهم رول لوبوي د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) په ساحه کې د TensorFlow سره. کله چې د متن ډیټا سره کار کوئ، دا معمول دی چې د هغو کلمو سره مخ شي چې د ماډل په لغت کې شتون نلري. دا نه لیدل شوي کلمې کولی شي د a