TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
TensorFlow Keras Tokenizer API нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) даалгаврын чухал алхам болох текст өгөгдлийг үр дүнтэй токенжуулах боломжийг олгодог. TensorFlow Keras-д Tokenizer instance-ийг тохируулах үед тохируулж болох параметрүүдийн нэг нь давтамж дээр тулгуурлан хадгалагдах үгсийн хамгийн их тоог тодорхойлдог `num_words` параметр юм.
TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
TensorFlow Keras Tokenizer API нь текст доторх хамгийн түгээмэл үгсийг олоход үнэхээр ашиглагдаж болно. Токенжуулалт нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) үндсэн алхам бөгөөд цаашдын боловсруулалтыг хөнгөвчлөхийн тулд текстийг жижиг нэгж, ихэвчлэн үг эсвэл дэд үг болгон задлах явдал юм. TensorFlow дахь Tokenizer API нь үр дүнтэй токенжуулалт хийх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Токенизаци
TensorFlow болон NLP техникийг ашиглан яруу найраг бүтээх AI загварыг сургах загвар архитектур дахь LSTM давхаргын зорилго юу вэ?
TensorFlow болон NLP техникийг ашиглан яруу найраг бүтээх хиймэл оюун ухааны загварыг сургах загвар архитектур дахь LSTM давхаргын зорилго нь хэлний дэс дарааллын мөн чанарыг олж авах, ойлгоход оршино. Long Short-Term Memory буюу урт богино хугацааны ой санамж гэсэн үгийн товчлол болох LSTM нь давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) төрөл бөгөөд үүнийг шийдвэрлэхэд тусгайлан зориулагдсан байдаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Яруу найраг бүтээх хиймэл оюун ухааныг сургах, Шалгалтын тойм
AI загварыг сургахдаа гаралтын шошгонд яагаад нэг халуун кодчилол ашигладаг вэ?
Нэг удаагийн кодчилол нь хиймэл оюун ухааны загваруудыг сургах, түүний дотор яруу найраг зохиоход хиймэл оюун ухаанд сургах зэрэг байгалийн хэлээр боловсруулах даалгавруудад ашигладаг гаралтын шошгонд ихэвчлэн ашиглагддаг. Энэхүү кодчилолын техникийг ангиллын хувьсагчдыг машин сургалтын алгоритмаар хялбар ойлгож, боловсруулах боломжтой форматаар илэрхийлэхэд ашигладаг. -ийн хүрээнд
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Яруу найраг бүтээх хиймэл оюун ухааныг сургах, Шалгалтын тойм
n-граммыг бэлтгэлд бэлтгэхэд жийргэвч ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Padding нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) чиглэлээр сургалтанд n-грамм бэлтгэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. N-грамм нь тухайн текстээс гаргаж авсан n үг эсвэл тэмдэгтийн залгаа дараалал юм. Эдгээр нь хэлний загварчлал, текст үүсгэх, машин орчуулга гэх мэт NLP даалгавруудад өргөн хэрэглэгддэг. n-граммыг бэлтгэх үйл явц нь эвдрэлд ордог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Яруу найраг бүтээх хиймэл оюун ухааныг сургах, Шалгалтын тойм
Яруу найраг бүтээх хиймэл оюун ухааны загварыг сургах сургалтын явцад n-граммыг хэрхэн ашигладаг вэ?
Хиймэл оюун ухааны (AI) хүрээнд яруу найраг зохиоход хиймэл оюун ухааны загварыг сургах сургалтын үйл явц нь уялдаа холбоотой, гоо зүйн хувьд тааламжтай текст үүсгэх янз бүрийн арга техникийг агуулдаг. Ийм аргуудын нэг бол тухайн текст дэх үг, тэмдэгтүүдийн хоорондын контекст хамаарлыг тогтооход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг n-граммыг ашиглах явдал юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Яруу найраг бүтээх хиймэл оюун ухааныг сургах, Шалгалтын тойм
TensorFlow болон NLP арга техникийг ашиглан яруу найраг бүтээх хиймэл оюун ухаант загварыг сургах сургалтын явцад дууны үгийг токен болгох нь ямар зорилготой вэ?
TensorFlow болон NLP техникийг ашиглан шүлэг зохиох хиймэл оюун ухааны загварт сургах сургалтын явцад дууны үгийг токен болгох нь хэд хэдэн чухал зорилготой. Токенизаци нь текстийг токен гэж нэрлэдэг жижиг нэгж болгон задлах байгалийн хэл боловсруулах (NLP) үндсэн алхам юм. Дууны үгийн хүрээнд токенизаци нь дууны үгийг хуваахыг хэлнэ
Олон LSTM давхаргыг давхарлах үед "return_sequences" параметрийг үнэн болгох нь ямар ач холбогдолтой вэ?
TensorFlow ашиглан байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP)-д олон LSTM давхаргыг давхарлах контекст дэх "буцах_дараалал" параметр нь оролтын өгөгдлөөс дараалсан мэдээллийг авч, хадгалахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Үнэн гэж тохируулсан үед энэ параметр нь LSTM давхаргад зөвхөн сүүлчийнх биш харин бүх гаралтын дарааллыг буцаах боломжийг олгоно.
Өгүүлбэрийг урагш болон хойш нь шинжлэхийн тулд бид LSTM-ийг TensorFlow-д хэрхэн хэрэгжүүлэх вэ?
Урт богино хугацааны ой санамж (LSTM) нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) даалгавруудад өргөн хэрэглэгддэг давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) архитектурын нэг төрөл юм. LSTM сүлжээнүүд нь дараалсан өгөгдлийн урт хугацааны хамаарлыг олж авах чадвартай тул өгүүлбэрийг урагш болон хойш нь шинжлэхэд тохиромжтой болгодог. Энэ хариултанд бид LSTM-ийг хэрхэн хэрэгжүүлэх талаар ярилцах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, NLP-ийн богино хугацааны ой санамж, Шалгалтын тойм
NLP даалгаварт хоёр чиглэлтэй LSTM ашиглах нь ямар давуу талтай вэ?
Хоёр чиглэлтэй LSTM (Long Short-Term Memory) нь байгалийн хэл боловсруулах (NLP) даалгавруудад ихээхэн алдартай болсон давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) архитектурын нэг төрөл юм. Энэ нь уламжлалт нэг чиглэлтэй LSTM загваруудаас хэд хэдэн давуу талтай бөгөөд энэ нь төрөл бүрийн NLP програмуудад үнэ цэнэтэй хэрэгсэл болгодог. Энэ хариултанд бид a-г ашиглахын давуу талыг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, NLP-ийн богино хугацааны ой санамж, Шалгалтын тойм