Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
Ang TensorFlow Keras Tokenizer API ay nagbibigay-daan para sa mahusay na tokenization ng data ng text, isang mahalagang hakbang sa mga gawain sa Natural Language Processing (NLP). Kapag nag-configure ng Tokenizer instance sa TensorFlow Keras, isa sa mga parameter na maaaring itakda ay ang parameter na `num_words`, na tumutukoy sa maximum na bilang ng mga salita na pananatilihin batay sa dalas.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Tokenization
Paano natin gagawing mas madaling mabasa ang nakuhang teksto gamit ang library ng pandas?
Upang mapahusay ang pagiging madaling mabasa ng na-extract na text gamit ang pandas library sa konteksto ng pagtukoy at pagkuha ng text ng Google Vision API mula sa mga larawan, maaari kaming gumamit ng iba't ibang mga diskarte at pamamaraan. Ang library ng pandas ay nagbibigay ng makapangyarihang mga tool para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data, na maaaring magamit upang paunang iproseso at i-format ang nakuhang teksto sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Pag-unawa sa teksto sa visual data, Ang pagtuklas at pagkuha ng teksto mula sa imahe, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng lemmatization at stemming sa pagproseso ng teksto?
Ang lemmatization at stemming ay parehong mga pamamaraan na ginagamit sa pagpoproseso ng teksto upang bawasan ang mga salita sa kanilang base o root form. Habang nagsisilbi ang mga ito sa isang katulad na layunin, may mga natatanging pagkakaiba sa pagitan ng dalawang diskarte. Ang stemming ay isang proseso ng pag-alis ng mga prefix at suffix sa mga salita upang makuha ang kanilang anyo ng ugat, na kilala bilang stem. Ang diskarteng ito
Ano ang tokenization sa konteksto ng natural na pagproseso ng wika?
Ang tokenization ay isang pangunahing proseso sa Natural Language Processing (NLP) na nagsasangkot ng paghahati-hati ng pagkakasunud-sunod ng teksto sa mas maliliit na unit na tinatawag na mga token. Ang mga token na ito ay maaaring mga indibidwal na salita, parirala, o kahit na mga character, depende sa antas ng granularity na kinakailangan para sa partikular na gawain ng NLP. Ang tokenization ay isang mahalagang hakbang sa maraming NLP
Paano magagamit ang utos na `cut` upang kunin ang mga partikular na field mula sa output sa shell ng Linux?
Ang command na `cut` ay isang makapangyarihang tool sa shell ng Linux na nagbibigay-daan sa mga user na kumuha ng mga partikular na field mula sa output ng isang command o isang file. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa pag-filter ng output at paghahanap ng nais na impormasyon. Gumagana ang command na `cut` sa isang linya-by-line na batayan, hinahati ang bawat linya sa mga field batay sa a
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/LSA Linux System Administration, Mga tampok ng shell ng Linux, Pag-filter ng output at paghahanap, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano gumagana ang pagsusuri ng entity sa Cloud Natural Language at ano ang matutukoy nito?
Ang pagsusuri sa entity ay isang mahalagang feature na inaalok ng Google Cloud Natural Language, isang mahusay na tool para sa pagproseso at pag-unawa sa text. Gumagamit ang pagsusuring ito ng mga advanced na modelo ng machine learning para tukuyin at pag-uri-uriin ang mga entity sa loob ng isang naibigay na text. Ang mga entity, sa kontekstong ito, ay tumutukoy sa mga partikular na bagay, tao, lugar, organisasyon, petsa, dami, at higit pa na binanggit sa
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Pagproseso ng teksto gamit ang Cloud na Likas na Wika, Pagsusuri sa pagsusulit