TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) టాస్క్లలో కీలకమైన దశ అయిన టెక్స్ట్ డేటా యొక్క సమర్థవంతమైన టోకనైజేషన్ కోసం TensorFlow Keras Tokenizer API అనుమతిస్తుంది. TensorFlow Kerasలో టోకెనైజర్ ఉదాహరణను కాన్ఫిగర్ చేస్తున్నప్పుడు, సెట్ చేయగల పారామీటర్లలో ఒకటి `num_words` పరామితి, ఇది ఫ్రీక్వెన్సీ ఆధారంగా ఉంచాల్సిన పదాల గరిష్ట సంఖ్యను నిర్దేశిస్తుంది.
తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
TensorFlow Keras Tokenizer API నిజానికి టెక్స్ట్ యొక్క కార్పస్లో చాలా తరచుగా ఉండే పదాలను కనుగొనడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. టోకనైజేషన్ అనేది నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో ఒక ప్రాథమిక దశ, ఇది తదుపరి ప్రాసెసింగ్ను సులభతరం చేయడానికి టెక్స్ట్ను చిన్న యూనిట్లుగా, సాధారణంగా పదాలు లేదా సబ్వర్డ్లుగా విభజించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. TensorFlowలోని టోకనైజర్ API సమర్థవంతమైన టోకనైజేషన్ను అనుమతిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, tokenization
TensorFlowలో `టోకనైజర్` ఆబ్జెక్ట్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) పనులలో TensorFlowలోని `టోకనైజర్` ఆబ్జెక్ట్ ఒక ప్రాథమిక భాగం. దీని ఉద్దేశ్యం పాఠ్య డేటాను టోకెన్లుగా పిలిచే చిన్న యూనిట్లుగా విభజించడం, వీటిని మరింత ప్రాసెస్ చేయవచ్చు మరియు విశ్లేషించవచ్చు. టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్, సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్, మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ మరియు ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్ వంటి వివిధ NLP టాస్క్లలో టోకనైజేషన్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, tokenization, పరీక్ష సమీక్ష
మేము TensorFlowని ఉపయోగించి టోకనైజేషన్ని ఎలా అమలు చేయవచ్చు?
టోకనైజేషన్ అనేది నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) టాస్క్లలో ఒక ప్రాథమిక దశ, ఇందులో టెక్స్ట్ను టోకెన్లుగా పిలిచే చిన్న యూనిట్లుగా విభజించడం ఉంటుంది. ఈ టోకెన్లు వ్యక్తిగత పదాలు, ఉపపదాలు లేదా అక్షరాలు కూడా కావచ్చు, ఇది చేతిలో ఉన్న పని యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. టెన్సర్ఫ్లోతో NLP సందర్భంలో, టోకనైజేషన్ సిద్ధం చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, tokenization, పరీక్ష సమీక్ష
ఒక పదంలోని భావాలను దాని అక్షరాల ఆధారంగా అర్థం చేసుకోవడం ఎందుకు కష్టం?
అనేక కారణాల వల్ల ఒక పదం యొక్క భావాన్ని దాని అక్షరాల ఆధారంగా అర్థం చేసుకోవడం సవాలుతో కూడుకున్న పని. నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) రంగంలో, పరిశోధకులు మరియు అభ్యాసకులు ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి వివిధ పద్ధతులను అభివృద్ధి చేశారు. అక్షరాల నుండి మనోభావాలను వెలికి తీయడం ఎందుకు కష్టమో అర్థం చేసుకోవడానికి, మనం లోతుగా పరిశోధించాలి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, tokenization, పరీక్ష సమీక్ష
పదాల అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో టోకనైజేషన్ ఎలా సహాయపడుతుంది?
TensorFlowతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) రంగంలో పదాల అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి నాడీ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో టోకనైజేషన్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. వచన డేటాను ప్రాసెస్ చేయడంలో ఇది ఒక ప్రాథమిక దశ, ఇందులో టెక్స్ట్ యొక్క క్రమాన్ని టోకెన్లుగా పిలిచే చిన్న యూనిట్లుగా విభజించడం ఉంటుంది. ఈ టోకెన్లు వ్యక్తిగత పదాలు, ఉపపదాలు,
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ ఫ్లోతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, tokenization, పరీక్ష సమీక్ష
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