Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
TensorFlow Keras Tokenizer API ngidini tokenisasi data teks sing efisien, minangka langkah penting ing tugas Pemrosesan Basa Alam (NLP). Nalika ngatur conto Tokenizer ing TensorFlow Keras, salah sawijining paramèter sing bisa disetel yaiku parameter `num_words`, sing nemtokake jumlah maksimum tembung sing kudu disimpen adhedhasar frekuensi.
Kepiye carane nggawe teks sing diekstrak luwih gampang diwaca nggunakake perpustakaan panda?
Kanggo nambah keterbacaan teks sing diekstrak nggunakake perpustakaan panda ing konteks deteksi teks lan ekstraksi teks Google Vision API saka gambar, kita bisa nggunakake macem-macem teknik lan metode. Pustaka panda nyedhiyakake alat sing kuat kanggo manipulasi lan analisis data, sing bisa digunakake kanggo ngolah lan ngowahi format teks sing diekstrak ing
- Published in Kacerdhasan gawéyan, API Visi Google EITC/AI/GVAPI, Pangerten teks ing data visual, Ndeteksi lan ngekstraksi teks saka gambar, Review ujian
Apa bedane lemmatisasi lan stemming ing pangolahan teks?
Lemmatization lan stemming minangka teknik sing digunakake ing pangolahan teks kanggo nyuda tembung dadi dhasar utawa wangun oyot. Nalika padha duwe tujuan sing padha, ana bedane beda ing antarane loro pendekatan kasebut. Stemming minangka proses mbusak ater-ater lan sufiks saka tembung kanggo entuk wujud oyod, sing dikenal minangka stem. Teknik iki
Apa tokenisasi ing konteks pangolahan basa alami?
Tokenisasi minangka proses dhasar ing Natural Language Processing (NLP) sing nyakup urutan teks dadi unit cilik sing diarani token. Token iki bisa dadi tembung, frasa, utawa malah karakter individu, gumantung saka tingkat granularitas sing dibutuhake kanggo tugas NLP tartamtu. Tokenisasi minangka langkah penting ing akeh NLP
Kepiye carane printah `cut` digunakake kanggo ngekstrak kolom tartamtu saka output ing cangkang Linux?
Printah `cut` minangka alat sing kuat ing cangkang Linux sing ngidini pangguna ngekstrak kolom tartamtu saka output printah utawa file. Utamane migunani kanggo nyaring output lan nggoleki informasi sing dikarepake. Printah `cut` beroperasi kanthi basis baris-by-baris, pamisah saben baris menyang kolom adhedhasar a
Kepiye cara analisis entitas ing Cloud Natural Language lan apa sing bisa dingerteni?
Analisis entitas minangka fitur penting sing ditawakake Google Cloud Natural Language, alat sing kuat kanggo ngolah lan mangerteni teks. Analisis iki nggunakake model pembelajaran mesin canggih kanggo ngenali lan nggolongake entitas ing teks tartamtu. Entitas, ing konteks iki, nuduhake obyek tartamtu, wong, panggonan, organisasi, tanggal, jumlah, lan liyane sing kasebut ing
- Published in Cloud Computing, Platform Cloud Google EITC/CL/GCP, Lab GCP, Ngolah teks nganggo Cloud Natural Language, Review ujian