Gắn nhãn dữ liệu là quá trình quan trọng trong máy học, đặc biệt là trong lĩnh vực NLP, giúp tăng cường độ chính xác và khả năng phân loại.
Có nhiều thách thức khi gắn nhãn dữ liệu cho NLP, bao gồm tốn thời gian và tính chủ quan.
Có nhiều phương pháp gắn nhãn khác nhau cho dữ liệu huấn luyện NLP, nhưng gắn nhãn chuyên gia và sử dụng dịch vụ bên thứ ba là các lựa chọn phổ biến.
Tách token là quá trình quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giúp chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token.
Có ba phương pháp chính cho tách token trong NLP: tách thành từ, tách thành ký tự, và tách thành các phần con của từ.
Tokenizers là các công cụ quan trọng trong việc thực hiện quá trình tách token.
Biểu diễn vector là bước quan trọng để chuẩn bị dữ liệu cho máy học, giúp chuyển đổi dữ liệu văn bản thành các biểu diễn số.
Có ba phương pháp chính cho biểu diễn vector: Bag of Words, TF-IDF, và word embeddings.
Word embeddings là phương pháp tiên tiến nhất, biểu diễn mỗi token dưới dạng một vectơ số và bắt các mối quan hệ giữa chúng.
Mỗi kỹ thuật có ưu điểm và nhược điểm riêng, ảnh hưởng đến hiệu suất và chất lượng của mô hình máy học.
- Trình duyệt mới Arc là gì?
- Xu hướng mới Digital Marketing và ảnh hưởng của công nghệ
- Trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị sản phẩm: Tính cá nhân hóa và bảo mật dữ liệu
- Transformers trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
- Positional encoding là gì: Ưu điểm và nhược điểm
- Tìm hiểu về attention trong Transformers là gì
- Encoder trong mô hình Transformers là gì
- Decoder là gì trong mô hình Transformers
- Huấn luyện và suy luận Transformers như thế nào
- Sức mạnh và thách thức trong xử lý ngôn ngữ: Mô hình Transformer
