TensorFlow Keras Tokenizer API 最大字數參數是多少?
週日14 2024四月
by 安卡爾布
TensorFlow Keras Tokenizer API 可實現文字資料的高效標記化,這是自然語言處理 (NLP) 任務中的關鍵步驟。在 TensorFlow Keras 中設定 Tokenizer 實例時,可設定的參數之一是「num_words」參數,該參數指定根據頻率保留的最大單字數
我們如何使用 pandas 函式庫使提取的文字更具可讀性?
週三27 2023十二月
by EITCA學院
為了在 Google Vision API 的文本檢測和圖像提取的背景下使用 pandas 庫增強提取文本的可讀性,我們可以採用各種技術和方法。 pandas 庫提供了強大的資料操作和分析工具,可用於預處理和格式化提取的文本
文本處理中的詞形還原和詞幹提取有什麼區別?
週二,08 2023月
by EITCA學院
詞形還原和詞幹提取都是文本處理中使用的技術,用於將單詞還原為其基本形式或詞根形式。 雖然它們的目的相似,但兩種方法之間存在明顯的差異。 詞幹提取是從單詞中刪除前綴和後綴以獲得其詞根形式(稱為詞幹)的過程。 這種技術
自然語言處理背景下的標記化是什麼?
週六,05 2023月
by EITCA學院
標記化是自然語言處理 (NLP) 中的一個基本過程,涉及將文本序列分解為稱為標記的更小的單元。 這些標記可以是單個單詞、短語甚至字符,具體取決於當前特定 NLP 任務所需的粒度級別。 標記化是許多 NLP 中的關鍵步驟
如何使用“cut”命令從 Linux shell 的輸出中提取特定字段?
週六,05 2023月
by EITCA學院
“cut”命令是 Linux shell 中的一個強大工具,允許用戶從命令或文件的輸出中提取特定字段。 它在過濾輸出和搜索所需信息時特別有用。 “cut”命令逐行運行,根據
Cloud Natural Language 中的實體分析如何工作以及它可以識別什麼?
週四03 2023八月
by EITCA學院
實體分析是 Google Cloud Natural Language 提供的一項重要功能,它是處理和理解文本的強大工具。 該分析利用先進的機器學習模型來識別和分類給定文本中的實體。 在這種情況下,實體指的是特定的物體、人物、地點、組織、日期、數量等