వచన డేటాను ప్రాసెస్ చేసే సందర్భంలో బ్యాగ్-ఆఫ్-వర్డ్స్ మోడల్ ఎలా పని చేస్తుంది?
బ్యాగ్-ఆఫ్-వర్డ్స్ మోడల్ అనేది నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఒక ప్రాథమిక సాంకేతికత, ఇది పాఠ్య డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది పదాల సమాహారంగా వచనాన్ని సూచిస్తుంది, వ్యాకరణం మరియు పద క్రమాన్ని విస్మరిస్తుంది మరియు ప్రతి పదం సంభవించే ఫ్రీక్వెన్సీపై మాత్రమే దృష్టి పెడుతుంది. ఈ మోడల్ వివిధ NLP టాస్క్లలో ప్రభావవంతంగా ఉందని నిరూపించబడింది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, TensorFlow, డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
డాక్యుమెంట్ క్లాసిఫికేషన్ కోసం న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ మోడల్ను రూపొందించడంలో ఎలాంటి దశలు ఉన్నాయి?
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ కోసం న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) మోడల్ను రూపొందించడం అనేది అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి బలమైన మరియు ఖచ్చితమైన నమూనాను నిర్మించడంలో కీలకమైనది. ఈ వివరణలో, అటువంటి నమూనాను నిర్మించే వివరణాత్మక ప్రక్రియను మేము పరిశీలిస్తాము, ప్రతి దశను సమగ్రంగా అర్థం చేసుకుంటాము. దశ 1: డేటా తయారీ మొదటి దశ సేకరించడం మరియు
డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణలో సహజ గ్రాఫ్ నుండి న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ సైటేషన్ సమాచారాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ (NSL) అనేది Google రీసెర్చ్ అభివృద్ధి చేసిన ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది గ్రాఫ్ల రూపంలో నిర్మాణాత్మక సమాచారాన్ని అందించడం ద్వారా లోతైన అభ్యాస నమూనాల శిక్షణను మెరుగుపరుస్తుంది. డాక్యుమెంట్ వర్గీకరణ సందర్భంలో, వర్గీకరణ పని యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు పటిష్టతను మెరుగుపరచడానికి NSL సహజ గ్రాఫ్ నుండి అనులేఖన సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. సహజమైన గ్రాఫ్
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్, సహజ గ్రాఫ్లతో శిక్షణ, పరీక్ష సమీక్ష