Ta przeglądarka nie jest już obsługiwana.
Zaktualizuj do Microsoft Edge, aby skorzystać z najnowszych funkcji, aktualizacji bezpieczeństwa i wsparcia technicznego.
Jaki jest cel tokenizacji?
Aby przetłumaczyć tekst na inny język.
Do podsumowywania dużych dokumentów.
Aby podzielić tekst na mniejsze jednostki na potrzeby analizy.
Które z poniższych technik służy do określania znaczenia słów w określonym dokumencie w kontekście większej kolekcji dokumentów?
Naiwna klasyfikacja Bayesa
TF-IDF (częstość występowania terminu – odwrotna częstość występowania w dokumentach)
Word2Vec
Który z poniższych najlepiej opisuje rolę osadzania wektorów w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP)?
Duplikują tokeny w wielu językach.
Określają one słowa kluczowe, które powinny być pomijane.
Przechwytują relacje semantyczne między tokenami w wielu wymiarach.
Musisz odpowiedzieć na wszystkie pytania przed sprawdzeniem swojej pracy.
Czy ta strona była pomocna?
Potrzebujesz pomocy w tym temacie?
Chcesz spróbować użyć Ask Learn, aby wyjaśnić lub poprowadzić się przez ten temat?