AI-For-Beginners/translations/ta/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab

ஸ்கிப்-கிராம் மாடலை பயிற்சி செய்யுதல்

AI for Beginners Curriculum இல் இருந்து ஆய்வக பணிக்கான ஒதுக்கீடு.

பணிகள்

இந்த ஆய்வகத்தில், நீங்கள் ஸ்கிப்-கிராம் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி Word2Vec மாடலை பயிற்சி செய்ய வேண்டும். N-டோக்கன்கள் அகலமான ஸ்கிப்-கிராம் சாளரத்தில் அடுத்தடுத்த சொற்களை கணிக்க ஒரு எம்பெடிங் நெட்வொர்க்கை பயிற்சி செய்யுங்கள். இந்த பாடத்தில் உள்ள குறியீட்டை பயன்படுத்தி, அதை சிறிது மாற்றலாம்.

தரவுத்தொகுப்பு

நீங்கள் எந்த புத்தகத்தையும் பயன்படுத்தலாம். Project Gutenberg இல் பல இலவச உரைகளை நீங்கள் காணலாம். உதாரணமாக, லூயிஸ் காரோல் எழுதிய Alice's Adventures in Wonderland இன் நேரடி இணைப்பை இங்கே காணலாம். அல்லது, நீங்கள் ஷேக்ஸ்பியரின் நாடகங்களைப் பயன்படுத்தலாம், அதற்கான குறியீடு கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது:

path_to_file = tf.keras.utils.get_file(
   'shakespeare.txt', 
   'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt')
text = open(path_to_file, 'rb').read().decode(encoding='utf-8')

ஆராயுங்கள்!

நேரம் இருந்தால் மற்றும் இந்த தலைப்பில் மேலும் ஆழமாக ஆராய விரும்பினால், சில விஷயங்களை ஆராய முயற்சிக்கவும்:

• எம்பெடிங் அளவு முடிவுகளை எப்படி பாதிக்கிறது?
• வெவ்வேறு உரை பாணிகள் முடிவுகளை எப்படி பாதிக்கின்றன?
• மிகவும் மாறுபட்ட வகையான சில சொற்களையும் அவற்றின் இணைச்சொற்களையும் எடுத்து, அவற்றின் வெக்டர் பிரதிநிதித்துவங்களைப் பெறுங்கள், பரிமாணங்களை 2 ஆகக் குறைக்க PCA ஐப் பயன்படுத்துங்கள், மற்றும் அவற்றை 2D இடத்தில் வரைதீங்க. ஏதேனும் முறைமைகள் உங்களுக்குத் தெரியுமா?

---

அறிவிப்பு:
இந்த ஆவணம் Co-op Translator என்ற AI மொழிபெயர்ப்பு சேவையை பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளது. நாங்கள் துல்லியத்திற்காக முயற்சிக்கிறோம், ஆனால் தானியங்கி மொழிபெயர்ப்புகளில் பிழைகள் அல்லது தவறுகள் இருக்கக்கூடும் என்பதை கவனத்தில் கொள்ளவும். அதன் சொந்த மொழியில் உள்ள மூல ஆவணம் அதிகாரப்பூர்வ ஆதாரமாக கருதப்பட வேண்டும். முக்கியமான தகவல்களுக்கு, தொழில்முறை மனித மொழிபெயர்ப்பை பரிந்துரைக்கிறோம். இந்த மொழிபெயர்ப்பைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் எந்த தவறான புரிதல்களுக்கும் அல்லது தவறான விளக்கங்களுக்கும் நாங்கள் பொறுப்பல்ல.