సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సందర్భంలో టోకనైజేషన్ అంటే ఏమిటి?
టోకనైజేషన్ అనేది నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఒక ప్రాథమిక ప్రక్రియ, ఇందులో టెక్స్ట్ యొక్క క్రమాన్ని టోకెన్లుగా పిలిచే చిన్న యూనిట్లుగా విభజించడం ఉంటుంది. ఈ టోకెన్లు నిర్దిష్ట NLP టాస్క్కి అవసరమైన గ్రాన్యులారిటీ స్థాయిని బట్టి వ్యక్తిగత పదాలు, పదబంధాలు లేదా అక్షరాలు కూడా కావచ్చు. అనేక NLPలలో టోకనైజేషన్ కీలకమైన దశ
క్లౌడ్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్లో ఎంటిటీ విశ్లేషణ ఎలా పని చేస్తుంది మరియు అది దేనిని గుర్తించగలదు?
ఎంటిటీ విశ్లేషణ అనేది గూగుల్ క్లౌడ్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్ అందించే కీలకమైన ఫీచర్, ఇది టెక్స్ట్ను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి శక్తివంతమైన సాధనం. ఇచ్చిన టెక్స్ట్లోని ఎంటిటీలను గుర్తించడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి ఈ విశ్లేషణ అధునాతన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది. ఎంటిటీలు, ఈ సందర్భంలో, పేర్కొనబడిన నిర్దిష్ట వస్తువులు, వ్యక్తులు, స్థలాలు, సంస్థలు, తేదీలు, పరిమాణాలు మరియు మరిన్నింటిని సూచిస్తాయి.
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి ల్యాబ్లు, క్లౌడ్ సహజ భాషతో వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
వచన డేటాను విశ్లేషించడంలో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) ఎలా సహాయపడుతుంది?
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) అనేది కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క శాఖ, ఇది సహజ భాష ద్వారా కంప్యూటర్లు మరియు మానవుల మధ్య పరస్పర చర్యపై దృష్టి పెడుతుంది. NLP పద్ధతులు కంప్యూటర్లు మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి, పాఠ్య డేటా విశ్లేషణను సులభతరం చేస్తాయి. క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్ (GCP) మరియు దాని క్లౌడ్తో
- ప్రచురింపబడి క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, EITC/CL/GCP గూగుల్ క్లౌడ్ ప్లాట్ఫాం, జిసిపి ల్యాబ్లు, క్లౌడ్ సహజ భాషతో వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో పదాల బ్యాగ్ మోడల్ యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు పరిమితులు ఏమిటి?
బ్యాగ్ ఆఫ్ వర్డ్స్ మోడల్ అనేది టెక్స్ట్ డేటాను సూచించడానికి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో సాధారణంగా ఉపయోగించే సాంకేతికత. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల కోసం ఇన్పుట్గా ఉపయోగించబడే సంఖ్యా వెక్టర్లుగా టెక్స్ట్ను మార్చడానికి సులభమైన మరియు ప్రభావవంతమైన మార్గం. అయితే, ఏ ఇతర మోడల్ లాగా, పదాల బ్యాగ్ మోడల్ దాని స్వంతదానిని కలిగి ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ - పదాల సంచి, పరీక్ష సమీక్ష
పదాల బ్యాగ్ మోడల్ వాక్యానికి జోడించబడిన బహుళ లేబుల్లను ఎలా నిర్వహిస్తుంది?
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో సాధారణంగా ఉపయోగించే టెక్నిక్ ఆఫ్ వర్డ్స్ మోడల్, ప్రధానంగా సింగిల్-లేబుల్ వర్గీకరణ పనులను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడింది. అయినప్పటికీ, వాక్యానికి జోడించబడిన బహుళ లేబుల్లను నిర్వహించడానికి పదాల నమూనాను స్వీకరించడానికి అనేక విధానాలు ఉన్నాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము మూడు ప్రసిద్ధ పద్ధతులను అన్వేషిస్తాము: బైనరీ ఔచిత్యం పద్ధతి,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ - పదాల సంచి, పరీక్ష సమీక్ష
బ్యాగ్ ఆఫ్ వర్డ్స్ విధానాన్ని ఉపయోగించి సంఖ్యల శ్రేణిలో వాక్యాన్ని ఎన్కోడ్ చేసే విధానాన్ని వివరించండి.
బ్యాగ్ ఆఫ్ వర్డ్స్ విధానాన్ని ఉపయోగించి వాక్యాన్ని సంఖ్యల శ్రేణిలోకి ఎన్కోడ్ చేసే ప్రక్రియ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఒక ప్రాథమిక సాంకేతికత, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల ద్వారా ప్రాసెస్ చేయగల సంఖ్యా ఆకృతిలో పాఠ్య డేటాను సూచించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ విధానంలో, మేము ఫ్రీక్వెన్సీని సంగ్రహించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ - పదాల సంచి, పరీక్ష సమీక్ష
పదాల సంచి పదాలను సంఖ్యా ప్రాతినిధ్యాలుగా ఎలా మారుస్తుంది?
పదాలను సంఖ్యా ప్రాతినిధ్యాలుగా మార్చడానికి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో సాధారణంగా ఉపయోగించే టెక్నిక్ ఆఫ్ వర్డ్స్ అప్రోచ్. ఈ విధానం పత్రంలో పదాల క్రమం ముఖ్యమైనది కాదు మరియు పదాల ఫ్రీక్వెన్సీ మాత్రమే ముఖ్యమైనది అనే ఆలోచనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. పదాల బ్యాగ్ మోడల్ పత్రాన్ని ఇలా సూచిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో నైపుణ్యం, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ - పదాల సంచి, పరీక్ష సమీక్ష