စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
စကားလုံးကိုယ်စားပြုပုံများကို ပုံသဏ္ဍာန်အဖြစ်မြင်ယောင်ရန် သင့်လျော်သောပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ပေးရန်အတွက် မြှပ်ထားသောအလွှာကိုအသုံးပြုရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်း၏အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာရန်လိုအပ်ပါသည်။ Word embeds များသည် စကားလုံးများကြားတွင် semantic ဆက်စပ်မှုကို ဖမ်းယူပေးသည့် ဆက်တိုက် vector space အတွင်းရှိ စကားလုံးများ၏ သိပ်သည်းသော vector များကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဒါတွေက မြှပ်နေတာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူအာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူ, အာရုံကြောဖွဲ့စည်းထားသောသင်ယူမူဘောင်ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောစက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုပုံစံ၏ဖွဲ့စည်းပုံမှာ အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောစက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း (NMT) မော်ဒယ်သည် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းနယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲပေးသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုအခြေခံချဉ်းကပ်နည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရင်းမြစ်နှင့် ပစ်မှတ်ဘာသာစကားများအကြား မြေပုံဆွဲခြင်းကို တိုက်ရိုက်ပုံစံထုတ်ခြင်းဖြင့် အရည်အသွေးမြင့် ဘာသာပြန်ဆိုချက်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်ခြင်းကြောင့် သိသာထင်ရှားသော လူကြိုက်များမှုကို ရရှိခဲ့သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် NMT မော်ဒယ်၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ပေါ်လွင်အောင် စူးစမ်းပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, စံပြလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
multi-hot encoded array ရှိ စကားလုံး ID ၏ အရေးပါပုံသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုတစ်ခုတွင် စကားလုံးများရှိနေခြင်း သို့မဟုတ် မရှိခြင်းနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်သနည်း။
များစွာသော hot encoded array တစ်ခုရှိ စကားလုံး ID သည် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုတစ်ခုတွင် စကားလုံးများရှိနေခြင်း သို့မဟုတ် မရှိခြင်းတို့ကို ကိုယ်စားပြုရာတွင် သိသိသာသာအရေးကြီးပါသည်။ စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း သို့မဟုတ် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင်၊ multi-hot encoded array သည် textual data ကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အသုံးများသောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ encoding အစီအစဉ်တွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Overfitting နှင့် underfitting ပြproblemsနာများ, မော်ဒယ်၏ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှုနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်း - အပိုင်း ၁, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ရှိ မြှပ်နှံထားသောအလွှာသည် စကားလုံးများကို vector များအဖြစ်သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲသနည်း။
TensorFlow တွင်ထည့်သွင်းထားသောအလွှာသည် စကားလုံးများကို vector များအဖြစ်သို့ပြောင်းလဲရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းများ၏အခြေခံအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤအလွှာသည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုမှ နားလည်နိုင်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ကိန်းဂဏန်းဖော်မတ်ဖြင့် စကားလုံးများကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ မြှပ်ထားသောအလွှာသည် မည်သို့အောင်မြင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူစာသားခွဲခြား, တစ် ဦး အာရုံကြောကွန်ယက်ကိုဒီဇိုင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် စကားလုံးများကို ကိန်းဂဏာန်းများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ဘာကြောင့် လိုအပ်သနည်း။
စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနယ်ပယ်တွင်၊ စကားလုံးများကို ဂဏန်းကိုယ်စားပြုများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် စာသားအချက်အလက်များကို ထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် machine learning algorithms များကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ စာသား vectorization ဟုခေါ်သော ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် စာသားကြမ်းကို စက်သင်ယူမှုပုံစံများဖြင့် နားလည်နိုင်ပြီး စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ အများအပြားရှိပါတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူစာသားခွဲခြား, စက်သင်ယူမှုများအတွက်ဒေတာပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဖြင့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းတွင် အဘယ်အဆင့်များပါဝင်သနည်း။
TensorFlow ဖြင့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် ဒေတာကို ပြင်ဆင်ရန်အတွက် အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအဆင့်များတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဒေတာကိုယ်စားပြုခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီသည် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပုံစံ၏ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ 1. ဒေတာစုဆောင်းခြင်း- ပထမအဆင့်မှာ စာသားအတွက် သင့်လျော်သောဒေတာအတွဲတစ်ခုကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow နှင့်အတူစာသားခွဲခြား, စက်သင်ယူမှုများအတွက်ဒေတာပြင်ဆင်နေ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့သည် ခံစားချက်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရာတွင် မည်သို့ကူညီကြသနည်း။
စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်းများသည် စာသားမှ ခံစားချက်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် Natural Language Processing (NLP) တွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ဆက်စပ်အသုံးပြုမှုအပေါ် အခြေခံ၍ စကားလုံးများကြားတွင် ဝေါဟာရနှင့် ပေါင်းစပ်ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူသည့် စကားလုံးများ၏ သင်္ချာဆိုင်ရာ ကိုယ်စားပြုမှုများဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် စကားလုံး မြှုပ်နှံမှုများသည် စကားလုံးများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို သိပ်သည်းသော vector တွင် ကုဒ်လုပ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, စာသားထဲမှာစိတ်ဓါတ်များကိုအသိအမှတ်ပြုရန်မော်ဒယ်လေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
"OOV" (Out Of Vocabulary) တိုကင်ပိုင်ဆိုင်မှုသည် စာသားဒေတာတွင် မမြင်ရသောစကားလုံးများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
"OOV" (Out Of Vocabulary) တိုကင်ပစ္စည်သည် TensorFlow ဖြင့် မမြင်ရသောစကားလုံးများကို စာသားဒေတာတွင် ကိုင်တွယ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ စာသားဒေတာဖြင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ မော်ဒယ်၏ ဝေါဟာရတွင် မပါဝင်သည့် စကားလုံးများကို တွေ့ရတတ်သည်။ ဒီလို မမြင်ရတဲ့ စကားလုံးတွေက တစ်မျိုးကို ဖြစ်စေနိုင်ပါတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, Sequencing - ဝါကျများကို ဒေတာအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်