Qual è il parametro del numero massimo di parole dell'API TensorFlow Keras Tokenizer?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer consente un'efficiente tokenizzazione dei dati di testo, un passaggio cruciale nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Quando si configura un'istanza Tokenizer in TensorFlow Keras, uno dei parametri che è possibile impostare è il parametro `num_words`, che specifica il numero massimo di parole da mantenere in base alla frequenza
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, tokenizzazione
Come possiamo rendere più leggibile il testo estratto utilizzando la libreria pandas?
Per migliorare la leggibilità del testo estratto utilizzando la libreria Pandas nel contesto del rilevamento del testo e dell'estrazione dalle immagini dell'API Google Vision, possiamo utilizzare varie tecniche e metodi. La libreria Pandas fornisce potenti strumenti per la manipolazione e l'analisi dei dati, che possono essere sfruttati per preelaborare e formattare il testo estratto in
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, API Google Vision EITC/AI/GVAPI, Comprensione del testo nei dati visivi, Rilevamento ed estrazione di testo dall'immagine, Revisione d'esame
Qual è la differenza tra lemmatizzazione e stemming nell'elaborazione del testo?
La lemmatizzazione e lo stemming sono entrambe tecniche utilizzate nell'elaborazione del testo per ridurre le parole alla loro forma base o radice. Sebbene abbiano uno scopo simile, ci sono differenze nette tra i due approcci. Lo stemming è un processo di rimozione di prefissi e suffissi dalle parole per ottenere la loro forma radice, nota come radice. Questa tecnica
Cos'è la tokenizzazione nel contesto dell'elaborazione del linguaggio naturale?
La tokenizzazione è un processo fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede la scomposizione di una sequenza di testo in unità più piccole chiamate token. Questi token possono essere singole parole, frasi o persino caratteri, a seconda del livello di granularità richiesto per l'attività PNL specifica a portata di mano. La tokenizzazione è un passaggio cruciale in molti NLP
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, tokenizzazione, Revisione d'esame
Come si può usare il comando `cut` per estrarre campi specifici dall'output nella shell di Linux?
Il comando `cut` è un potente strumento nella shell di Linux che consente agli utenti di estrarre campi specifici dall'output di un comando o di un file. È particolarmente utile per filtrare l'output e cercare le informazioni desiderate. Il comando `cut` funziona riga per riga, suddividendo ogni riga in campi basati su a
- Pubblicato in Cybersecurity, Amministrazione del sistema Linux EITC/IS/LSA, Funzionalità della shell di Linux, Filtraggio dell'output e ricerca, Revisione d'esame
Come funziona l'analisi delle entità in Cloud Natural Language e cosa può identificare?
L'analisi dell'entità è una funzionalità cruciale offerta da Google Cloud Natural Language, un potente strumento per l'elaborazione e la comprensione del testo. Questa analisi utilizza modelli avanzati di apprendimento automatico per identificare e classificare le entità all'interno di un determinato testo. Le entità, in questo contesto, si riferiscono a specifici oggetti, persone, luoghi, organizzazioni, date, quantità e altro menzionati in
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Laboratori GCP, Elaborazione del testo con Cloud Natural Language, Revisione d'esame