TensorFlow टेक्स्ट प्रोसेसिंग ट्यूटोरियल सामान्य टेक्स्ट और प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग (एनएलपी) समस्याओं को हल करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश प्रदान करते हैं।
TensorFlow टेक्स्ट और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए दो समाधान प्रदान करता है: KerasNLP और TensorFlow Text। केरासएनएलपी एक उच्च-स्तरीय एनएलपी लाइब्रेरी है जिसमें सभी नवीनतम ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल के साथ-साथ निचले स्तर की टोकननाइजेशन उपयोगिताएँ भी शामिल हैं। अधिकांश एनएलपी उपयोग मामलों के लिए यह अनुशंसित समाधान है।
यदि आपको निचले स्तर के टेक्स्ट प्रोसेसिंग टूल तक पहुंच की आवश्यकता है, तो आप TensorFlow Text का उपयोग कर सकते हैं। टेन्सरफ़्लो टेक्स्ट आपको टेक्स्ट फॉर्म में इनपुट जैसे कच्चे टेक्स्ट स्ट्रिंग्स या दस्तावेज़ों के साथ काम करने में मदद करने के लिए ऑप्स और लाइब्रेरीज़ का एक संग्रह प्रदान करता है।
केरसएनएलपी
- केरसएनएलपी के साथ शुरुआत करना : पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने से लेकर स्क्रैच से अपना खुद का ट्रांसफार्मर बनाने तक, जटिलता के प्रगतिशील स्तरों पर भावना विश्लेषण करके केरसएनएलपी सीखें।
पाठ निर्माण
- आरएनएन के साथ पाठ निर्माण : चरित्र-आधारित आरएनएन और शेक्सपियर के लेखन के डेटासेट का उपयोग करके पाठ उत्पन्न करें।
- ध्यान के साथ तंत्रिका मशीन अनुवाद : स्पेनिश-से-अंग्रेजी अनुवाद के लिए अनुक्रम-से-अनुक्रम (seq2seq) मॉडल को प्रशिक्षित करें।
- ट्रांसफॉर्मर और केरास के साथ न्यूरल मशीन अनुवाद : पुर्तगाली को अंग्रेजी में अनुवाद करने के लिए अनुक्रम-से-अनुक्रम ट्रांसफार्मर मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें।
- दृश्य ध्यान के साथ छवि कैप्शनिंग : ध्यान परतों के साथ निर्मित ट्रांसफार्मर-डिकोडर मॉडल का उपयोग करके छवि कैप्शन उत्पन्न करें।
पाठ वर्गीकरण
- BERT के साथ पाठ को वर्गीकृत करें : सादे-पाठ IMDb मूवी समीक्षाओं के डेटासेट पर भावना विश्लेषण करने के लिए BERT को फाइन-ट्यून करें।
- आरएनएन के साथ पाठ वर्गीकरण : आईएमडीबी मूवी समीक्षाओं पर भावना विश्लेषण करने के लिए एक आरएनएन को प्रशिक्षित करें।
- TF.Text मेट्रिक्स : TensorFlow टेक्स्ट के माध्यम से उपलब्ध मेट्रिक्स के बारे में जानें। लाइब्रेरी में ROUGE-L जैसे टेक्स्ट-समानता मेट्रिक्स का कार्यान्वयन शामिल है, जिसका उपयोग टेक्स्ट जेनरेशन मॉडल के स्वचालित मूल्यांकन के लिए किया जा सकता है।
BERT के साथ एनएलपी
- TPU पर BERT का उपयोग करके GLUE कार्यों को हल करें : जानें कि GLUE बेंचमार्क से कार्यों के लिए BERT को कैसे ठीक किया जाए।
- BERT मॉडल को फाइन-ट्यून करना : TensorFlow मॉडल गार्डन का उपयोग करके BERT मॉडल को फाइन-ट्यून करना।
- BERT-SNGP के साथ अनिश्चितता-जागरूक गहरी भाषा सीखना : प्राकृतिक भाषा समझ (NLU) कार्य के लिए SNGP लागू करें। बीईआरटी एनकोडर का निर्माण करके, आप एनएलयू मॉडल की आउट-ऑफ़-स्कोप क्वेरी का पता लगाने की क्षमता में सुधार करेंगे।
एंबेडिंग
- शब्द एम्बेडिंग : भावना वर्गीकरण कार्य के लिए एक सरल केरस मॉडल का उपयोग करके अपने स्वयं के शब्द एम्बेडिंग को प्रशिक्षित करें, और फिर एंबेडिंग प्रोजेक्टर का उपयोग करके उन्हें कल्पना करें।
- वार्म-स्टार्ट एम्बेडिंग लेयर मैट्रिक्स : जानें कि टेक्स्ट सेंटीमेंट वर्गीकरण मॉडल के लिए "वार्म-स्टार्ट" प्रशिक्षण कैसे करें।
- Word2vec : एक छोटे डेटासेट पर एक Word2vec मॉडल को प्रशिक्षित करें और एंबेडिंग प्रोजेक्टर में प्रशिक्षित एम्बेडिंग की कल्पना करें।