TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow Keras Tokenizer API သည် Natural Language Processing (NLP) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည့် စာသားဒေတာကို ထိရောက်သော တိုကင်ပြုလုပ်ခြင်းကို ခွင့်ပြုပါသည်။ TensorFlow Keras တွင် Tokenizer instance ကို configure လုပ်သောအခါ၊ သတ်မှတ်နိုင်သည့် parameters များထဲမှ တစ်ခုသည် frequency ကိုအခြေခံ၍ သိမ်းဆည်းရမည့် စကားလုံးအများဆုံးအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် `num_words` parameter ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, တိုကင်ယူခြင်း
ပန်ဒါစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ယူထားသော စာသားကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ဖတ်နိုင်မည်နည်း။
Google Vision API ၏ စာသားရှာဖွေခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံများမှ ထုတ်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတွင် ပန်ဒါစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ယူထားသော စာသားများ၏ ဖတ်ရှုနိုင်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသော နည်းပညာနှင့် နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ပန်ဒါစာကြည့်တိုက်သည် ဒေတာကို ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် ထုတ်ယူထားသော စာသားကို ကြိုတင်စီမံပြီး ပုံစံချရန်အတွက် အသုံးချနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, အမြင်အာရုံဒေတာအတွက်စာသားကိုနားလည်ခြင်း, ပုံမှစာသားကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စာသားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် lemmatization နှင့် stemming အကြားခြားနားချက်ကား အဘယ်နည်း။
Lemmatization နှင့် stemming တို့သည် စကားလုံးများကို ၎င်းတို့၏ အခြေခံ သို့မဟုတ် အမြစ်ပုံစံသို့ လျှော့ချရန်အတွက် စာသားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းနှစ်ခုစလုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အလားတူရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်နေချိန်တွင်၊ ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားမှုများရှိသည်။ Stemming သည် ပင်မဟုခေါ်သော ၎င်းတို့၏အမြစ်ပုံစံကိုရရှိရန် စကားလုံးများမှ ရှေ့ဆက်များနှင့် နောက်ဆက်များကို ဖယ်ရှားသည့်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒီနည်းပညာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, ဒေတာကို processing, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၏အခြေအနေတွင် တိုကင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
Tokenization သည် တိုကင်များဟုခေါ်သော သေးငယ်သော ယူနစ်များအဖြစ် စာသားအစီအစဥ်များကို ခွဲထုတ်ခြင်း ပါ၀င်သော သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်မှု (NLP) တွင် အခြေခံလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤတိုကင်များသည် လက်ထဲတွင်ရှိသော သီးခြား NLP လုပ်ငန်းအတွက် လိုအပ်သော အသေးစိတ်အဆင့်ပေါ်မူတည်၍ တစ်ဦးချင်းစီ စကားလုံးများ၊ စကားစုများ သို့မဟုတ် ဇာတ်ကောင်များပင် ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ Tokenization သည် NLP အများအပြားတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, တိုကင်ယူခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Linux ခွံရှိ သီးခြားအကွက်များမှ အထွက်များထဲမှ 'ဖြတ်' အမိန့်ကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
`cut` command သည် အသုံးပြုသူများအား command တစ်ခု သို့မဟုတ် ဖိုင်တစ်ခု၏ output မှ သီးခြားကွက်လပ်များကို ထုတ်ယူခွင့်ပြုသည့် Linux shell ရှိ အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထွက်ကို စစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် လိုချင်သော အချက်အလက်များကို ရှာဖွေရာတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။ `cut` အမိန့်သည် လိုင်းတစ်ခုချင်းအလိုက် လုပ်ဆောင်ပြီး လိုင်းတစ်ခုစီကို ကွက်လပ်တစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/LSA Linux စနစ် စီမံခန့်ခွဲမှု, Linux shell အင်္ဂါရပ်များ, အထွက်ကို စစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် ရှာဖွေခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Natural Language တွင် entity analysis သည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း၊ ၎င်းသည် အဘယ်အရာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သနည်း။
အကြောင်းအရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် စာသားကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည့် Google Cloud Natural Language မှပေးဆောင်သော အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ပေးထားသော စာသားတစ်ခုအတွင်းရှိ အရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် အမျိုးအစားခွဲရန် အဆင့်မြင့်စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုသည်။ ဤအကြောင်းအရာတွင် အကြောင်းအရာများ၊ အကြောင်းအရာများ၊ လူများ၊ နေရာများ၊ အဖွဲ့အစည်းများ၊ ရက်စွဲများ၊ ပမာဏများနှင့် အခြားအရာများကို ရည်ညွှန်းပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ဓာတ်ခွဲခန်းများ, Cloud Natural Language ဖြင့်စာသားများကိုလုပ်ဆောင်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်