Care este parametrul pentru numărul maxim de cuvinte API TensorFlow Keras Tokenizer?
API-ul TensorFlow Keras Tokenizer permite tokenizarea eficientă a datelor text, un pas crucial în sarcinile de procesare a limbajului natural (NLP). Când configurați o instanță Tokenizer în TensorFlow Keras, unul dintre parametrii care pot fi setați este parametrul `num_words`, care specifică numărul maxim de cuvinte care trebuie păstrate pe baza frecvenței
Cum putem face textul extras mai lizibil folosind biblioteca panda?
Pentru a îmbunătăți lizibilitatea textului extras utilizând biblioteca panda în contextul detectării și extragerii textului API-ului Google Vision din imagini, putem folosi diverse tehnici și metode. Biblioteca Pandas oferă instrumente puternice pentru manipularea și analiza datelor, care pot fi utilizate pentru a preprocesa și formata textul extras în
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Înțelegerea textului în datele vizuale, Detectarea și extragerea textului din imagine, Revizuirea examenului
Care este diferența dintre lematizare și stemming în procesarea textului?
Lematizarea și stemmingul sunt ambele tehnici utilizate în procesarea textului pentru a reduce cuvintele la forma lor de bază sau rădăcină. Deși au un scop similar, există diferențe distincte între cele două abordări. Stemming este un proces de eliminare a prefixelor și sufixelor din cuvinte pentru a obține forma lor rădăcină, cunoscută sub numele de tulpină. Această tehnică
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, TensorFlow, Date de procesare, Revizuirea examenului
Ce este tokenizarea în contextul procesării limbajului natural?
Tokenizarea este un proces fundamental în procesarea limbajului natural (NLP) care implică descompunerea unei secvențe de text în unități mai mici numite jetoane. Aceste simboluri pot fi cuvinte, fraze sau chiar caractere individuale, în funcție de nivelul de granularitate necesar pentru sarcina NLP specifică. Tokenizarea este un pas crucial în multe NLP
Cum poate fi folosită comanda `cut` pentru a extrage anumite câmpuri din ieșire din shell-ul Linux?
Comanda `cut` este un instrument puternic din shell-ul Linux care permite utilizatorilor să extragă anumite câmpuri din rezultatul unei comenzi sau unui fișier. Este deosebit de util în filtrarea rezultatelor și în căutarea informațiilor dorite. Comanda `cut` operează linie cu linie, împărțind fiecare linie în câmpuri pe baza unui
- Publicat în Securitate cibernetică, Administrarea sistemului EITC/IS/LSA Linux, Caracteristici shell Linux, Filtrarea ieșirii și căutarea, Revizuirea examenului
Cum funcționează analiza entității în Cloud Natural Language și ce poate identifica?
Analiza entităților este o funcție crucială oferită de Google Cloud Natural Language, un instrument puternic pentru procesarea și înțelegerea textului. Această analiză utilizează modele avansate de învățare automată pentru a identifica și clasifica entitățile dintr-un text dat. Entitățile, în acest context, se referă la anumite obiecte, oameni, locuri, organizații, date, cantități și multe altele care sunt menționate în
- Publicat în Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Laboratoare GCP, Prelucrarea textului cu limbaj natural Cloud, Revizuirea examenului