TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
TensorFlow Keras Tokenizer API ٹیکسٹ ڈیٹا کی موثر ٹوکنائزیشن کی اجازت دیتا ہے، جو کہ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کے کاموں میں ایک اہم قدم ہے۔ TensorFlow Keras میں Tokenizer مثال کو ترتیب دیتے وقت، پیرامیٹرز میں سے ایک جو سیٹ کیا جا سکتا ہے وہ ہے `num_words` پیرامیٹر، جو تعدد کی بنیاد پر رکھے جانے والے الفاظ کی زیادہ سے زیادہ تعداد کی وضاحت کرتا ہے۔
ہم پانڈا لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے نکالے گئے متن کو مزید پڑھنے کے قابل کیسے بنا سکتے ہیں؟
گوگل ویژن API کے متن کا پتہ لگانے اور تصاویر سے نکالنے کے تناظر میں پانڈاس لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے نکالے گئے متن کی پڑھنے کی اہلیت کو بڑھانے کے لیے، ہم مختلف تکنیکوں اور طریقوں کو استعمال کر سکتے ہیں۔ پانڈا لائبریری ڈیٹا میں ہیرا پھیری اور تجزیہ کے لیے طاقتور ٹولز مہیا کرتی ہے، جن کا فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے تاکہ نکالے گئے متن کو پہلے سے پروسیس اور فارمیٹ کیا جا سکے۔
ٹیکسٹ پروسیسنگ میں لیمیٹائزیشن اور اسٹیمنگ میں کیا فرق ہے؟
لیمیٹائزیشن اور اسٹیمنگ دونوں تکنیکیں ہیں جو ٹیکسٹ پروسیسنگ میں الفاظ کو ان کی بنیاد یا جڑ کی شکل میں کم کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ اگرچہ وہ ایک ہی مقصد کی خدمت کرتے ہیں، دونوں طریقوں کے درمیان واضح فرق موجود ہیں۔ اسٹیمنگ الفاظ سے سابقے اور لاحقے کو ہٹانے کا عمل ہے تاکہ ان کی جڑ کی شکل حاصل کی جاسکے ، جسے اسٹیم کہا جاتا ہے۔ یہ تکنیک
قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے تناظر میں ٹوکنائزیشن کیا ہے؟
ٹوکنائزیشن نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں ایک بنیادی عمل ہے جس میں متن کی ترتیب کو چھوٹی اکائیوں میں توڑنا شامل ہے جسے ٹوکن کہتے ہیں۔ یہ ٹوکن انفرادی الفاظ، جملے، یا حروف بھی ہو سکتے ہیں، مخصوص NLP ٹاسک کے لیے درکار گرانولریٹی کی سطح پر منحصر ہے۔ بہت سے NLP میں ٹوکنائزیشن ایک اہم قدم ہے۔
لینکس شیل میں آؤٹ پٹ سے مخصوص فیلڈز نکالنے کے لیے `cut` کمانڈ کیسے استعمال کی جا سکتی ہے؟
'کٹ' کمانڈ لینکس شیل میں ایک طاقتور ٹول ہے جو صارفین کو کمانڈ یا فائل کے آؤٹ پٹ سے مخصوص فیلڈز نکالنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ خاص طور پر آؤٹ پٹ کو فلٹر کرنے اور مطلوبہ معلومات کی تلاش میں مفید ہے۔ 'کٹ' کمانڈ لائن بہ لائن کی بنیاد پر کام کرتی ہے، ہر لائن کو a کی بنیاد پر فیلڈز میں تقسیم کرتی ہے۔
ہستی کا تجزیہ کلاؤڈ نیچرل لینگویج میں کیسے کام کرتا ہے اور یہ کیا شناخت کر سکتا ہے؟
ہستی کا تجزیہ گوگل کلاؤڈ نیچرل لینگویج کی طرف سے پیش کردہ ایک اہم خصوصیت ہے، جو متن کو پروسیسنگ اور سمجھنے کا ایک طاقتور ٹول ہے۔ یہ تجزیہ ایک دیئے گئے متن کے اندر موجود اداروں کی شناخت اور درجہ بندی کرنے کے لیے جدید مشین لرننگ ماڈلز کا استعمال کرتا ہے۔ ادارے، اس تناظر میں، مخصوص اشیاء، لوگوں، مقامات، تنظیموں، تاریخوں، مقداروں اور مزید کا حوالہ دیتے ہیں جن کا ذکر
- میں شائع کلاؤڈ کمپیوٹنگ, EITC/CL/GCP گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم, جی سی پی لیبز, کلاؤڈ نیچرل لینگویج کے ساتھ ٹیکسٹ پر کارروائی, امتحان کا جائزہ