Kelime çantası modeli, metinsel verilerin işlenmesi bağlamında nasıl çalışır?
Kelime çantası modeli, metinsel verileri işlemek için yaygın olarak kullanılan doğal dil işlemede (NLP) temel bir tekniktir. Metni, gramer ve kelime sırasını göz ardı ederek kelimelerin bir koleksiyonu olarak temsil eder ve yalnızca her kelimenin tekrarlanma sıklığına odaklanır. Bu modelin çeşitli NLP görevlerinde etkili olduğu kanıtlanmıştır.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, TensorFlow, Veri işleniyor, Sınav incelemesi
Belge sınıflandırması için bir Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme modeli oluşturmanın içerdiği adımlar nelerdir?
Belge sınıflandırması için bir Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme (NSL) modeli oluşturmak, her biri sağlam ve doğru bir model oluşturmak için çok önemli olan birkaç adımı içerir. Bu açıklamada, her adımın kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak, böyle bir model oluşturmanın ayrıntılı sürecini inceleyeceğiz. Adım 1: Veri Hazırlama İlk adım, veri toplamak ve
Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme, belge sınıflandırmasında doğal grafikten alıntı bilgisinden nasıl yararlanır?
Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenme (NSL), Google Research tarafından geliştirilen ve grafikler biçimindeki yapılandırılmış bilgilerden yararlanarak derin öğrenme modellerinin eğitimini geliştiren bir çerçevedir. Belge sınıflandırması bağlamında NSL, sınıflandırma görevinin doğruluğunu ve sağlamlığını geliştirmek için doğal bir grafikten alıntı bilgilerini kullanır. Doğal bir grafik