متنی ڈیٹا کی پروسیسنگ کے تناظر میں بیگ آف ورڈز ماڈل کیسے کام کرتا ہے؟
بیگ آف ورڈز ماڈل قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) میں ایک بنیادی تکنیک ہے جو متنی ڈیٹا کی پروسیسنگ کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہے۔ یہ الفاظ کے مجموعہ کے طور پر متن کی نمائندگی کرتا ہے، گرامر اور الفاظ کی ترتیب کو نظر انداز کرتے ہوئے، اور ہر لفظ کی موجودگی کی تعدد پر مکمل توجہ مرکوز کرتا ہے۔ یہ ماڈل NLP کے مختلف کاموں میں کارگر ثابت ہوا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, TensorFlow, پروسیسنگ ڈیٹا, امتحان کا جائزہ
دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ ماڈل بنانے میں کیا اقدامات شامل ہیں؟
دستاویز کی درجہ بندی کے لیے نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) ماڈل کی تعمیر میں کئی مراحل شامل ہیں، ہر ایک مضبوط اور درست ماڈل کی تعمیر میں اہم ہے۔ اس وضاحت میں، ہم اس طرح کے ماڈل کی تعمیر کے تفصیلی عمل کا جائزہ لیں گے، جس میں ہر قدم کی جامع تفہیم فراہم کی جائے گی۔ مرحلہ 1: ڈیٹا کی تیاری پہلا قدم ہے جمع کرنا اور
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ دستاویز کی درجہ بندی میں قدرتی گراف سے حوالہ جات کی معلومات کو کیسے فائدہ اٹھاتی ہے؟
نیورل سٹرکچرڈ لرننگ (NSL) گوگل ریسرچ کی طرف سے تیار کردہ ایک فریم ورک ہے جو گراف کی شکل میں ساختی معلومات کا فائدہ اٹھا کر گہری سیکھنے کے ماڈلز کی تربیت کو بڑھاتا ہے۔ دستاویز کی درجہ بندی کے تناظر میں، NSL درجہ بندی کے کام کی درستگی اور مضبوطی کو بہتر بنانے کے لیے قدرتی گراف سے حوالہ جات کی معلومات کا استعمال کرتا ہے۔ قدرتی گراف