ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਬੈਗ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਬੈਗ-ਆਫ-ਵਰਡਸ ਮਾਡਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਕਰਣ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਅਣਦੇਖੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ। ਕਦਮ 1: ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਹਵਾਲਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ?
ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ (NSL) ਗੂਗਲ ਰਿਸਰਚ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, NSL ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਹਵਾਲਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ਼