திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
சொல் பிரதிநிதித்துவங்களை திசையன்களாகக் காட்சிப்படுத்த சரியான அச்சுகளைத் தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கைப் பயன்படுத்த, வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அவற்றின் பயன்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துகளை நாம் ஆராய வேண்டும். வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது ஒரு தொடர்ச்சியான திசையன் இடத்தில் சொற்களின் அடர்த்தியான திசையன் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. இந்த உட்பொதிப்புகள்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல், நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பின் கண்ணோட்டம்
நரம்பியல் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியின் அமைப்பு என்ன?
நரம்பியல் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு (NMT) மாதிரியானது ஆழ்ந்த கற்றல் அடிப்படையிலான அணுகுமுறையாகும், இது இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. மூல மற்றும் இலக்கு மொழிகளுக்கு இடையே வரைபடத்தை நேரடியாக மாதிரியாக்குவதன் மூலம் உயர்தர மொழிபெயர்ப்புகளை உருவாக்கும் திறனின் காரணமாக இது குறிப்பிடத்தக்க பிரபலத்தைப் பெற்றுள்ளது. இந்த பதிலில், NMT மாதிரியின் கட்டமைப்பை ஆராய்வோம், சிறப்பம்சமாக
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், ஒரு மாதிரி பயிற்சி, தேர்வு ஆய்வு
மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட அணிவரிசையில் வார்த்தை ஐடியின் முக்கியத்துவம் என்ன மற்றும் மதிப்பாய்வில் சொற்களின் இருப்பு அல்லது இல்லாமையுடன் அது எவ்வாறு தொடர்புடையது?
மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட அணிவரிசையில் உள்ள சொல் ஐடி மதிப்பாய்வில் சொற்களின் இருப்பு அல்லது இல்லாமையைக் குறிப்பிடுவதில் குறிப்பிடத்தக்க முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டுள்ளது. உணர்வு பகுப்பாய்வு அல்லது உரை வகைப்பாடு போன்ற இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் (NLP) பணிகளின் சூழலில், மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட வரிசை என்பது உரைத் தரவைக் குறிக்க பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும். இந்த குறியாக்க திட்டத்தில்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1, தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள உட்பொதித்தல் அடுக்கு எவ்வாறு வார்த்தைகளை திசையன்களாக மாற்றுகிறது?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள உட்பொதித்தல் அடுக்கு வார்த்தைகளை திசையன்களாக மாற்றுவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, இது உரை வகைப்பாடு பணிகளில் ஒரு அடிப்படை படியாகும். நரம்பியல் வலையமைப்பால் புரிந்து கொள்ளக்கூடிய மற்றும் செயலாக்கக்கூடிய எண் வடிவத்தில் சொற்களைக் குறிக்க இந்த அடுக்கு பொறுப்பாகும். இந்த பதிலில், உட்பொதித்தல் அடுக்கு எவ்வாறு அடைகிறது என்பதை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் உரை வகைப்பாடு, ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை வடிவமைத்தல், தேர்வு ஆய்வு
உரை வகைப்பாட்டிற்கு நாம் ஏன் வார்த்தைகளை எண் பிரதிநிதித்துவங்களாக மாற்ற வேண்டும்?
உரை வகைப்பாடு துறையில், வார்த்தைகளை எண் பிரதிநிதித்துவங்களாக மாற்றுவது, உரைத் தரவை திறம்பட செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளை செயல்படுத்துவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. டெக்ஸ்ட் வெக்டரைசேஷன் எனப்படும் இந்த செயல்முறை, மூல உரையை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மூலம் புரிந்து கொண்டு செயலாக்கக்கூடிய வடிவமாக மாற்றுகிறது. அங்கு நிறைய இருக்கிறது
TensorFlow மூலம் உரை வகைப்படுத்தலுக்கான தரவைத் தயாரிப்பதில் என்ன படிநிலைகள் உள்ளன?
TensorFlow உடன் உரை வகைப்படுத்தலுக்கான தரவைத் தயாரிக்க, பல படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும். இந்த படிகளில் தரவு சேகரிப்பு, தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் தரவு பிரதிநிதித்துவம் ஆகியவை அடங்கும். உரை வகைப்பாடு மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை உறுதி செய்வதில் ஒவ்வொரு அடியும் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. 1. தரவு சேகரிப்பு: உரைக்கு பொருத்தமான தரவுத்தொகுப்பை சேகரிப்பது முதல் படியாகும்
வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்றால் என்ன, உணர்வுத் தகவலைப் பிரித்தெடுப்பதில் அவை எவ்வாறு உதவுகின்றன?
வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் என்பது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும், இது உரையிலிருந்து உணர்வுத் தகவலைப் பிரித்தெடுப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. அவை சொற்களின் கணிதப் பிரதிநிதித்துவங்கள் ஆகும், அவை அவற்றின் சூழ்நிலை பயன்பாட்டின் அடிப்படையில் சொற்களுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் மற்றும் தொடரியல் உறவுகளைப் பிடிக்கின்றன. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், வார்த்தை உட்பொதிப்புகள் அடர்த்தியான திசையன்களில் சொற்களின் அர்த்தத்தை குறியாக்கம் செய்கின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், உரையில் உணர்வை அங்கீகரிக்க ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல், தேர்வு ஆய்வு
"OOV" (சொற்களஞ்சியத்திற்கு வெளியே) டோக்கன் சொத்து, உரைத் தரவுகளில் காணப்படாத சொற்களைக் கையாள எப்படி உதவுகிறது?
"OOV" (சொல்லக்கு வெளியே) டோக்கன் சொத்து, TensorFlow உடன் இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) துறையில் உரை தரவுகளில் காணப்படாத சொற்களைக் கையாள்வதில் முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. உரை தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது, மாதிரியின் சொற்களஞ்சியத்தில் இல்லாத சொற்களை சந்திப்பது பொதுவானது. இந்த காணாத வார்த்தைகள் ஒரு போஸ் செய்யலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், வரிசைப்படுத்துதல் - வாக்கியங்களை தரவுகளாக மாற்றுதல், தேர்வு ஆய்வு