TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow Keras Tokenizer API ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। TensorFlow Keras ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ ਉਦਾਹਰਨ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ `num_words` ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਅਧਿਕਤਮ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਗੂਗਲ ਵਿਜ਼ਨ API ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਪਾਂਡਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੀਵਰੇਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲੇਮੈਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟੈਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਲੇਮੈਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟੈਮਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਜਾਂ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦੋਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਅੰਤਰ ਹਨ। ਸਟੈਮਿੰਗ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਅਗੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਸਟੈਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ
ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੀ ਹੈ?
ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨ.ਐਲ.ਪੀ.) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਟੋਕਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੋਕਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਬਦ, ਵਾਕਾਂਸ਼, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅੱਖਰ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ NLP ਕਾਰਜ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਰਿਟੀ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ NLP ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ
ਲੀਨਕਸ ਸ਼ੈੱਲ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ `ਕਟ` ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
'ਕੱਟ' ਕਮਾਂਡ ਲੀਨਕਸ ਸ਼ੈੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਮਾਂਡ ਜਾਂ ਫਾਈਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। 'ਕਟ' ਕਮਾਂਡ ਇੱਕ ਲਾਈਨ-ਦਰ-ਲਾਈਨ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਏ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੀ ਹੈ
ਕਲਾਉਡ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਵਿੱਚ ਹਸਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੀ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਇਕਾਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਕਾਈਆਂ, ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ, ਲੋਕਾਂ, ਸਥਾਨਾਂ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਮਿਤੀਆਂ, ਮਾਤਰਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ