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पैटर्न को पहचानकर पाठ के रूप में डेटा से जानकारी निकालने से संबंधित डेटा खनन के एक सबसेट का संदर्भ देता है। टेक्स्ट माइनिंग का लक्ष्य अक्सर किसी दिए गए दस्तावेज़ को स्वचालित रूप से कई श्रेणियों में वर्गीकृत करना है, और इस प्रदर्शन को गतिशील रूप से सुधारना है, जिससे यह मशीन सीखने का एक उदाहरण है। इस प्रकार के टेक्स्ट माइनिंग का एक उदाहरण ईमेल के लिए उपयोग किए जाने वाले स्पैम फिल्टर हैं।

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अंग्रेजी वाक्य की जटिलता का निर्धारण कैसे करें?
मैं एक दूसरी भाषा के रूप में लोगों को अंग्रेजी सीखने में मदद करने के लिए एक ऐप पर काम कर रहा हूं। मैंने पुष्टि की है कि वाक्य अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करके भाषा सीखने में मदद करते हैं। मैंने 60 छात्रों की कक्षा में एक छोटा शोध किया। मैंने …
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Word2vec को कितने प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है?
मैं विभिन्न स्रोतों में वर्णित एक ही शब्द के बीच अंतर की तुलना करना चाहता हूं। यह है कि, लेखक "लोकतंत्र" जैसे गैर-परिभाषित शब्दों के उपयोग में कैसे भिन्न होते हैं। एक संक्षिप्त योजना थी "लोकतंत्र" शब्द का उल्लेख करने वाली पुस्तकों को सादे पाठ के रूप में लें प्रत्येक …
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किस मशीन / डीप लर्निंग / ampp तकनीक का उपयोग किसी दिए गए शब्दों को नाम, मोबाइल नंबर, पता, ईमेल, राज्य, काउंटी, शहर आदि के रूप में वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।
मैं एक बुद्धिमान मॉडल उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं जो शब्दों या तारों के एक सेट को स्कैन कर सकता है और उन्हें मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग का उपयोग करके नाम, मोबाइल नंबर, पते, शहर, राज्य, देश और अन्य संस्थाओं के रूप में वर्गीकृत कर सकता है। …
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टेक्स्ट क्लासिफायर ट्रेनिंग डेटासेट का सुझाव दें
टेक्स्ट क्लासिफायर ट्रेन करने के लिए मैं कौन से स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटासेट का उपयोग कर सकता हूं? हम उसके लिए सबसे अधिक संबंधित सामग्री की सिफारिश करके अपने उपयोगकर्ताओं के जुड़ाव को बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं, इसलिए हमने सोचा कि यदि हम अपनी सामग्री को शब्दों …
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