ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
تسمح واجهة برمجة التطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer API بالترميز الفعال للبيانات النصية، وهي خطوة حاسمة في مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP). عند تكوين مثيل Tokenizer في TensorFlow Keras، فإن إحدى المعلمات التي يمكن تعيينها هي المعلمة `num_words`، والتي تحدد الحد الأقصى لعدد الكلمات التي يجب الاحتفاظ بها بناءً على التردد
كيف يمكننا جعل النص المستخرج أكثر قابلية للقراءة باستخدام مكتبة الباندا؟
لتعزيز إمكانية قراءة النص المستخرج باستخدام مكتبة الباندا في سياق اكتشاف النص واستخراجه من الصور في Google Vision API، يمكننا استخدام تقنيات وأساليب مختلفة. توفر مكتبة الباندا أدوات قوية لمعالجة البيانات وتحليلها، والتي يمكن الاستفادة منها في المعالجة المسبقة وتنسيق النص المستخرج في
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, واجهة برمجة تطبيقات Google Vision EITC/AI/GVAPI, فهم النص في البيانات المرئية, كشف واستخراج النص من الصورة, مراجعة الامتحان
ما هو الفرق بين اللماتة والاشتقاق في معالجة النص؟
يعتبر كل من اللماتية والاشتقاق من الأساليب المستخدمة في معالجة النصوص لتقليل الكلمات إلى شكلها الأساسي أو الجذر. في حين أنها تخدم غرضًا مشابهًا ، إلا أن هناك اختلافات واضحة بين النهجين. الاستنتاج هو عملية إزالة البادئات واللواحق من الكلمات للحصول على شكل جذرها ، والمعروف باسم الجذع. هذه التقنية
ما هو الترميز في سياق معالجة اللغة الطبيعية؟
يعتبر الترميز عملية أساسية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتي تتضمن تقسيم تسلسل النص إلى وحدات أصغر تسمى الرموز المميزة. يمكن أن تكون هذه الرموز عبارة عن كلمات أو عبارات أو حتى أحرف فردية ، اعتمادًا على مستوى التفصيل المطلوب لمهمة معالجة اللغات الطبيعية المحددة في متناول اليد. يعتبر الترميز خطوة حاسمة في العديد من البرمجة اللغوية العصبية
كيف يمكن استخدام الأمر `cut` لاستخراج حقول معينة من مخرجات Linux shell؟
يعد الأمر "cut" أداة قوية في نظام Linux shell تسمح للمستخدمين باستخراج حقول معينة من ناتج أمر أو ملف. إنه مفيد بشكل خاص في تصفية الإخراج والبحث عن المعلومات المطلوبة. يعمل الأمر "قص" على أساس سطر بسطر ، حيث يتم تقسيم كل سطر إلى حقول بناءً على ملف
كيف يعمل تحليل الكيان في Cloud Natural Language وما الذي يمكنه تحديده؟
يعد تحليل الكيانات ميزة مهمة تقدمها Google Cloud Natural Language ، وهي أداة قوية لمعالجة النص وفهمه. يستخدم هذا التحليل نماذج التعلم الآلي المتقدمة لتحديد وتصنيف الكيانات داخل نص معين. تشير الكيانات ، في هذا السياق ، إلى أشياء محددة ، وأشخاص ، وأماكن ، ومؤسسات ، وتواريخ ، وكميات ، وأكثر مما هو مذكور في
- نشرت في الحوسبة السحابية, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, مختبرات GCP, معالجة النص باستخدام Cloud Natural Language, مراجعة الامتحان