Ezt a böngészőt már nem támogatjuk.
Frissítsen a Microsoft Edge-re, hogy kihasználhassa a legújabb funkciókat, a biztonsági frissítéseket és a technikai támogatást.
Mi a tokenizálás elsődleges célja a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP)?
Szöveg lefordítása másik nyelvre.
Nagy méretű dokumentumok összegzése.
A szöveg kisebb egységekre bontása elemzéshez.
Az alábbi technikák közül melyiket használják a szavak fontosságának meghatározására egy nagyobb dokumentumgyűjtemény kontextusában?
Naiv Bayes
TF-IDF (kifejezés frekvencia-inverz dokumentum gyakorisága)
Word2Vec
Az alábbiak közül melyik írja le legjobban a beágyazások szerepét a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP)?
A szövegadatokat kétdimenziós térben jelenítik meg a könnyebb értelmezés érdekében.
A nagy szöveges korpuszt rövid, értelmes mondatokká összegzik.
A nyelvi tokeneket olyan vektorokká alakítják, amelyek szemantikai kapcsolatokat rögzítenek.
A munka ellenőrzése előtt minden kérdésre válaszolnia kell.
Hasznosnak találta ezt az oldalt?
Segítségre van szüksége ezzel a témakörrel kapcsolatban?
Szeretné kipróbálni az Ask Learn használatát a témakör tisztázásához vagy áttekintéséhez?