Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
Nedelja, 14. aprila 2024
by ankarb
TensorFlow Keras Tokenizer API omogoča učinkovito tokenizacijo besedilnih podatkov, kar je ključni korak pri nalogah obdelave naravnega jezika (NLP). Pri konfiguriranju primerka Tokenizer v TensorFlow Keras je eden od parametrov, ki jih je mogoče nastaviti, parameter `num_words`, ki določa največje število besed, ki jih je treba obdržati glede na frekvenco
Kakšen je namen ustvarjanja leksikona v globokem učenju s TensorFlow?
Torek, 08 avgust 2023
by Akademija EITCA
Leksikon, znan tudi kot besednjak ali besedni seznam, igra ključno vlogo pri poglobljenem učenju s TensorFlow. Služi namenu zagotavljanja celovite zbirke besed ali žetonov, ki so pomembni za določeno domeno ali problem. Ustvarjanje leksikona je bistven korak v številnih obdelavah naravnega jezika
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, TensorFlow, Uporaba več podatkov, Pregled izpita
Označeni pod:
Umetna inteligenca, Globoko učenje, leksikon, Obdelava Natural Language, TensorFlow, Besednjak