Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
TensorFlow Keras Tokenizer API дазваляе эфектыўна маркіраваць тэкставыя даныя, што з'яўляецца важным этапам у задачах апрацоўкі натуральнай мовы (NLP). Пры канфігурацыі экзэмпляра Tokenizer у TensorFlow Keras адным з параметраў, які можна задаць, з'яўляецца параметр `num_words`, які вызначае максімальную колькасць слоў, якія трэба захоўваць у залежнасці ад частаты
Як мы можам зрабіць выняты тэкст больш чытэльным з дапамогай бібліятэкі pandas?
Для паляпшэння чытальнасці вынятага тэксту з дапамогай бібліятэкі pandas у кантэксце выяўлення тэксту Google Vision API і вылучэння з малюнкаў мы можам выкарыстоўваць розныя тэхнікі і метады. Бібліятэка pandas забяспечвае магутныя інструменты для апрацоўкі і аналізу дадзеных, якія можна выкарыстоўваць для папярэдняй апрацоўкі і фарматавання вынятага тэксту ў
У чым розніца паміж лематызацыяй і выцяканнем пры апрацоўцы тэксту?
Лематызацыя і паходжанне - гэта метады, якія выкарыстоўваюцца ў апрацоўцы тэксту для скарачэння слоў да іх асновы або кораня. Нягледзячы на тое, што яны служаць аднолькавай мэты, паміж абодвума падыходамі ёсць відавочныя адрозненні. Стварэнне - гэта працэс выдалення прэфіксаў і суфіксаў са слоў для атрымання іх кораня, вядомага як аснова. Гэтая методыка
Што такое токенізацыя ў кантэксце апрацоўкі натуральнай мовы?
Токенізацыя - гэта фундаментальны працэс апрацоўкі натуральнай мовы (NLP), які прадугледжвае разбіццё паслядоўнасці тэксту на больш дробныя адзінкі, якія называюцца токенамі. Гэтыя токены могуць быць асобнымі словамі, фразамі ці нават сімваламі, у залежнасці ад узроўню дэталізацыі, неабходнага для канкрэтнай задачы НЛП. Токенізацыя - важны крок у многіх НЛП
Як можна выкарыстоўваць каманду `cut` для вылучэння пэўных палёў з вываду ў абалонцы Linux?
Каманда `cut` - гэта магутны інструмент у абалонцы Linux, які дазваляе карыстальнікам здабываць пэўныя палі з вываду каманды або файла. Гэта асабліва карысна для фільтрацыі вываду і пошуку патрэбнай інфармацыі. Каманда "выразаць" працуе па радках, разбіваючы кожны радок на палі на аснове
Як працуе аналіз аб'ектаў у Cloud Natural Language і што ён можа вызначыць?
Аналіз аб'ектаў - важная функцыя Google Cloud Natural Language, магутнага інструмента для апрацоўкі і разумення тэксту. Гэты аналіз выкарыстоўвае ўдасканаленыя мадэлі машыннага навучання для ідэнтыфікацыі і класіфікацыі аб'ектаў у дадзеным тэксце. Суб'екты ў гэтым кантэксце адносяцца да канкрэтных аб'ектаў, людзей, месцаў, арганізацый, дат, колькасці і іншага, што згадваецца ў