Bag-of-Words モデルは、テキスト データを処理するコンテキストでどのように機能しますか?
火曜日、08 8月2023
by EITCAアカデミー
バッグオブワード モデルは、テキスト データの処理に広く使用されている自然言語処理 (NLP) の基本的な手法です。 文法や語順を無視してテキストを単語の集合として表現し、各単語の出現頻度のみに焦点を当てます。 このモデルは、さまざまな NLP タスクで効果的であることが証明されています
文書分類のための神経構造学習モデルの構築にはどのような手順が必要ですか?
土曜日、05 8月2023
by EITCAアカデミー
文書分類のための神経構造学習 (NSL) モデルの構築にはいくつかのステップが含まれており、それぞれのステップが堅牢で正確なモデルを構築する上で重要です。 この説明では、このようなモデルを構築する詳細なプロセスを掘り下げ、各ステップを包括的に理解できるようにします。 ステップ 1: データの準備 最初のステップは、データを収集し、
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlowを使用したニューラル構造化学習, 自然なグラフによるトレーニング, 試験の復習
下に追加されたタグ:
敵対的訓練, Artificial Intelligence, データの準備, 文書分類, 微調整, グラフの構築, ハイパーパラメータ調整, 推論と展開, モデルアーキテクチャ, 神経構造学習, トレーニングと評価
神経構造学習は文書分類において自然グラフからの引用情報をどのように活用しますか?
土曜日、05 8月2023
by EITCAアカデミー
Neural Structured Learning (NSL) は、Google Research によって開発されたフレームワークで、グラフ形式の構造化情報を活用することで深層学習モデルのトレーニングを強化します。 文書分類のコンテキストでは、NSL は自然グラフからの引用情報を利用して、分類タスクの精度と堅牢性を向上させます。 自然なグラフ