پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
TensorFlow Keras Tokenizer API امکان توکنسازی کارآمد دادههای متنی را فراهم میکند که یک گام مهم در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هنگام پیکربندی یک نمونه Tokenizer در TensorFlow Keras، یکی از پارامترهایی که میتوان تنظیم کرد، پارامتر "num_words" است که حداکثر تعداد کلماتی را که باید بر اساس فرکانس نگهداری شوند را مشخص میکند.
چگونه می توانیم متن استخراج شده را با استفاده از کتابخانه پانداها خواناتر کنیم؟
برای افزایش خوانایی متن استخراج شده با استفاده از کتابخانه پانداها در زمینه تشخیص و استخراج متن Google Vision API از تصاویر، میتوانیم از تکنیکها و روشهای مختلفی استفاده کنیم. کتابخانه پانداها ابزارهای قدرتمندی را برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها فراهم می کند که می توان از آنها برای پیش پردازش و قالب بندی متن استخراج شده استفاده کرد.
تفاوت بین lemmatization و stemming در پردازش متن چیست؟
Lemmatization و stemming هر دو تکنیک هایی هستند که در پردازش متن برای کاهش کلمات به شکل پایه یا ریشه استفاده می شوند. در حالی که آنها هدف مشابهی را دنبال می کنند، تفاوت های مشخصی بین این دو رویکرد وجود دارد. Stemming فرآیند حذف پیشوندها و پسوندها از کلمات برای به دست آوردن شکل ریشه آنها است که به عنوان ریشه شناخته می شود. این تکنیک
نشانه گذاری در زمینه پردازش زبان طبیعی چیست؟
Tokenization یک فرآیند اساسی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شامل شکستن دنباله ای از متن به واحدهای کوچکتر به نام توکن است. این نشانهها میتوانند کلمات، عبارات یا حتی کاراکترهای جداگانه باشند، بسته به سطح جزئیات مورد نیاز برای کار خاص NLP در دست. توکن سازی یک گام مهم در بسیاری از NLP است
چگونه می توان از دستور «cut» برای استخراج فیلدهای خاص از خروجی در پوسته لینوکس استفاده کرد؟
دستور 'cut' یک ابزار قدرتمند در پوسته لینوکس است که به کاربران اجازه می دهد تا فیلدهای خاصی را از خروجی یک دستور یا یک فایل استخراج کنند. به ویژه در فیلتر کردن خروجی و جستجوی اطلاعات مورد نظر مفید است. دستور 'cut' به صورت خط به خط عمل می کند و هر خط را بر اساس a به فیلدهایی تقسیم می کند
تجزیه و تحلیل موجودیت در Cloud Natural Language چگونه کار می کند و چه چیزی را می تواند شناسایی کند؟
تجزیه و تحلیل موجودیت یک ویژگی حیاتی است که توسط Google Cloud Natural Language ارائه شده است، ابزاری قدرتمند برای پردازش و درک متن. این تجزیه و تحلیل از مدل های پیشرفته یادگیری ماشین برای شناسایی و طبقه بندی موجودیت ها در یک متن خاص استفاده می کند. نهادها در این زمینه به اشیاء، افراد، مکانها، سازمانها، تاریخها، مقادیر و مواردی که در