TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
TensorFlow Keras Tokenizer API'si, Doğal Dil İşleme (NLP) görevlerinde çok önemli bir adım olan metin verilerinin verimli bir şekilde tokenleştirilmesine olanak tanır. TensorFlow Keras'ta bir Tokenizer örneğini yapılandırırken ayarlanabilecek parametrelerden biri, frekansa bağlı olarak tutulacak maksimum kelime sayısını belirten "num_words" parametresidir.
Çıkarılan metni pandas kütüphanesini kullanarak nasıl daha okunabilir hale getirebiliriz?
Google Vision API'nin metin tespiti ve resimlerden çıkarılması bağlamında pandas kitaplığını kullanarak çıkarılan metnin okunabilirliğini geliştirmek için çeşitli teknikler ve yöntemler kullanabiliriz. Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu ve analizi için, çıkarılan metnin önceden işlenmesi ve formatlanması için kullanılabilecek güçlü araçlar sağlar.
Metin işlemede lemmatizasyon ve kök çıkarma arasındaki fark nedir?
Lemmatizasyon ve kök çıkarma, metin işlemede kelimeleri temel veya kök biçimlerine indirgemek için kullanılan tekniklerdir. Benzer bir amaca hizmet etseler de, iki yaklaşım arasında belirgin farklılıklar vardır. Kökleme, kök olarak bilinen kök biçimlerini elde etmek için sözcüklerden ön ekleri ve son ekleri çıkarma işlemidir. Bu teknik
Doğal dil işleme bağlamında belirteçleştirme nedir?
Belirteçleştirme, Doğal Dil İşleme'de (NLP) bir metin dizisini belirteç adı verilen daha küçük birimlere ayırmayı içeren temel bir süreçtir. Bu belirteçler, eldeki belirli NLP görevi için gereken ayrıntı düzeyine bağlı olarak tek tek kelimeler, ifadeler ve hatta karakterler olabilir. Tokenizasyon birçok NLP'de çok önemli bir adımdır
Linux kabuğundaki çıktıdan belirli alanları çıkarmak için 'cut' komutu nasıl kullanılabilir?
"kes" komutu, Linux kabuğunda yer alan ve kullanıcıların bir komut veya dosyanın çıktısından belirli alanları çıkarmasına olanak tanıyan güçlü bir araçtır. Çıktıyı filtrelemek ve istenen bilgileri aramak için özellikle yararlıdır. 'kes' komutu, satır satır çalışır ve her satırı bir alana göre alanlara böler.
Varlık analizi, Cloud Natural Language'de nasıl çalışır ve neleri tanımlayabilir?
Varlık analizi, metni işlemek ve anlamak için güçlü bir araç olan Google Cloud Natural Language tarafından sunulan çok önemli bir özelliktir. Bu analiz, belirli bir metindeki varlıkları tanımlamak ve sınıflandırmak için gelişmiş makine öğrenimi modellerinden yararlanır. Varlıklar, bu bağlamda, belirli nesnelere, kişilere, yerlere, kuruluşlara, tarihlere, miktarlara ve daha fazlasına atıfta bulunur.
- Yayınlandığı Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP laboratuvarları, Cloud Natural Language ile metin işleme, Sınav incelemesi