இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் வார்த்தைகளின் பை மாதிரியின் நன்மைகள் மற்றும் வரம்புகள் என்ன?

/ / வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் நிபுணத்துவம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் - சொற்களின் பை, தேர்வு ஆய்வு

பேக் ஆஃப் வார்ட்ஸ் மாடல் என்பது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) உரைத் தரவைக் குறிக்க பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும். மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்களுக்கு உள்ளீடாகப் பயன்படுத்தக்கூடிய எண்ணியல் திசையன்களாக உரையை மாற்றுவதற்கான எளிய மற்றும் பயனுள்ள வழி இது. இருப்பினும், மற்ற மாதிரிகளைப் போலவே, வார்த்தைகளின் பை மாடலுக்கு அதன் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் வரம்புகள் உள்ளன.

வார்த்தைகளின் பை மாதிரியின் நன்மைகள்:

1. எளிமை: வார்த்தைகளின் பை மாதிரி புரிந்துகொள்வதற்கும் செயல்படுத்துவதற்கும் எளிதானது. இது ஒவ்வொரு ஆவணத்தையும் சொற்களின் தொகுப்பாகக் கருதுகிறது மற்றும் உரையின் வரிசை மற்றும் கட்டமைப்பைப் புறக்கணிக்கிறது. இந்த எளிமை பல NLP பணிகளுக்கு பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது.

2. பல்துறை: உரை வகைப்பாடு, உணர்வு பகுப்பாய்வு மற்றும் தகவல் மீட்டெடுப்பு போன்ற பல்வேறு NLP பணிகளுக்கு வார்த்தைகளின் பை மாதிரியைப் பயன்படுத்தலாம். சமூக ஊடக இடுகைகள், செய்திக் கட்டுரைகள் மற்றும் அறிவியல் ஆவணங்கள் உட்பட பல்வேறு வகையான உரைத் தரவை இது கையாள முடியும்.

3. செயல்திறன்: வார்த்தைகளின் பை மாதிரியானது கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையானது, குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது. இதற்கு குறைந்தபட்ச முன் செயலாக்கம் தேவைப்படுகிறது மற்றும் செயல்திறனில் அதிக தாக்கம் இல்லாமல் அதிக எண்ணிக்கையிலான அம்சங்களைக் கையாள முடியும்.

4. வியாக்கியானம்: வார்த்தைகளின் பை மாதிரியானது விளக்கக்கூடிய முடிவுகளை வழங்குகிறது. சொல்லகராதியில் உள்ள ஒவ்வொரு வார்த்தையும் ஒரு அம்சத்திற்கு ஒத்திருக்கிறது, மேலும் வெக்டரில் உள்ள மதிப்பு ஆவணத்தில் அந்த வார்த்தையின் அதிர்வெண் அல்லது இருப்பைக் குறிக்கிறது. உரையில் வெவ்வேறு சொற்களின் முக்கியத்துவத்தை பகுப்பாய்வு செய்ய இது அனுமதிக்கிறது.

வார்த்தைகளின் மாதிரியின் வரம்புகள்:

1. சொற்பொருள் தகவல் இழப்பு: வார்த்தைகளின் பை மாதிரியானது உரையில் உள்ள சொற்களின் வரிசை மற்றும் சூழலை புறக்கணிக்கிறது. இது ஒவ்வொரு வார்த்தையையும் ஒரு சுயாதீனமான பொருளாகக் கருதுகிறது, சொற்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புறக்கணிக்கிறது. இதன் விளைவாக, உரையின் சொற்பொருள் பொருளைப் பிடிக்க முடியவில்லை.

உதாரணமாக, இரண்டு வாக்கியங்களைக் கவனியுங்கள்: "நான் நாய்களை விரும்புகிறேன்" மற்றும் "நாய்கள் என்னை நேசிக்கிறேன்." சொற்களின் மாதிரியின் பையில், அர்த்தங்கள் வேறுபட்டாலும், இரண்டு வாக்கியங்களும் ஒரே திசையன் பிரதிநிதித்துவத்தைக் கொண்டிருக்கும்.

2. சொல்லகராதி அளவு: சொற்களஞ்சியத்தின் அளவு, சொற்களின் மாதிரியில் ஒரு வரம்பாக இருக்கலாம். தனித்துவமான சொற்களின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும் போது, ​​அம்ச திசையன்களின் பரிமாணமும் அதிகரிக்கிறது, இது ஒரு அரிதான பிரதிநிதித்துவத்திற்கு வழிவகுக்கிறது. நினைவகம் மற்றும் கணக்கீட்டுத் தேவைகள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் இது சவால்களை ஏற்படுத்தலாம்.

3. சொற்களஞ்சியத்திற்கு வெளியே உள்ள சொற்கள்: பயிற்சி தரவுகளில் இல்லாத சொற்களுடன் சொற்களின் பை மாதிரி போராடுகிறது. இந்த சொல்லகராதிக்கு வெளியே உள்ள வார்த்தைகளுக்கு பொதுவாக ஒரு சிறப்பு டோக்கன் ஒதுக்கப்படும் அல்லது முற்றிலும் புறக்கணிக்கப்படும், இது தகவல் இழப்புக்கு வழிவகுக்கும்.

4. சூழல் இல்லாமை: சொற்களின் பை மாதிரியானது சொற்களின் வரிசையைக் கருத்தில் கொள்ளாததால், உரையில் உள்ள சூழ்நிலைத் தகவலைப் பிடிக்க முடியவில்லை. உரை உருவாக்கம் அல்லது இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு போன்ற பணிகளில் இது சிக்கலாக இருக்கலாம், பொருளானது சூழலை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது.

வார்த்தைகளின் பை மாதிரியானது NLP பணிகளில் உரைத் தரவைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கான எளிய மற்றும் பல்துறை அணுகுமுறையாகும். இது எளிமை, பன்முகத்தன்மை, செயல்திறன் மற்றும் விளக்கம் போன்ற நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், இது சொற்பொருள் தகவல் இழப்பு, சொல்லகராதி அளவு, சொற்களஞ்சியத்திற்கு வெளியே உள்ள சொற்களைக் கையாளுதல் மற்றும் சூழல் இல்லாமை உள்ளிட்ட வரம்புகளையும் கொண்டுள்ளது. ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட NLP பணிகளுக்கு வார்த்தைகளின் பை மாதிரியைப் பயன்படுத்தும்போது இந்த நன்மைகள் மற்றும் வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.

தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க

மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:

குறித்துள்ளார்: , , , , ,