TensorFlow के साथ टेक्स्ट और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, TensorFlow के साथ टेक्स्ट और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग

इससे पहले कि आप टेक्स्ट डेटा पर एक मॉडल को प्रशिक्षित कर सकें, आपको आमतौर पर टेक्स्ट को संसाधित (या प्रीप्रोसेस) करने की आवश्यकता होगी। कई मामलों में, किसी मॉडल में फीड किए जाने से पहले टेक्स्ट को टोकनाइज़ और वेक्टराइज़ करने की आवश्यकता होती है, और कुछ मामलों में टेक्स्ट को सामान्यीकरण और फीचर चयन जैसे अतिरिक्त प्रीप्रोसेसिंग चरणों की आवश्यकता होती है।

पाठ को एक उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने के बाद, आप इसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) वर्कफ़्लो जैसे पाठ वर्गीकरण, पाठ निर्माण, सारांश और अनुवाद में उपयोग कर सकते हैं।

TensorFlow टेक्स्ट और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए दो लाइब्रेरी प्रदान करता है: KerasNLP ( GitHub ) और TensorFlow Text ( GitHub )।

केरासएनएलपी एक उच्च स्तरीय एनएलपी मॉडलिंग लाइब्रेरी है जिसमें सभी नवीनतम ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल के साथ-साथ निचले स्तर के टोकननाइजेशन उपयोगिताएं भी शामिल हैं। अधिकांश एनएलपी उपयोग मामलों के लिए यह अनुशंसित समाधान है। TensorFlow टेक्स्ट पर निर्मित, KerasNLP निम्न-स्तरीय टेक्स्ट प्रोसेसिंग संचालन को एक एपीआई में सारांशित करता है जिसे उपयोग में आसानी के लिए डिज़ाइन किया गया है। लेकिन यदि आप केरस एपीआई के साथ काम नहीं करना चाहते हैं, या आपको निचले स्तर के टेक्स्ट प्रोसेसिंग ऑप्स तक पहुंच की आवश्यकता है, तो आप सीधे टेन्सरफ्लो टेक्स्ट का उपयोग कर सकते हैं।

केरसएनएलपी

TensorFlow में टेक्स्ट प्रोसेसिंग शुरू करने का सबसे आसान तरीका KerasNLP का उपयोग करना है। केरासएनएलपी एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण लाइब्रेरी है जो अत्याधुनिक प्रीसेट वजन और आर्किटेक्चर वाले मॉड्यूलर घटकों से निर्मित वर्कफ़्लो का समर्थन करती है। आप केरसएनएलपी घटकों का उपयोग उनके आउट-ऑफ़-द-बॉक्स कॉन्फ़िगरेशन के साथ कर सकते हैं। यदि आपको अधिक नियंत्रण की आवश्यकता है, तो आप घटकों को आसानी से अनुकूलित कर सकते हैं। KerasNLP सभी वर्कफ़्लो के लिए इन-ग्राफ़ गणना प्रदान करता है ताकि आप TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग करके आसान उत्पादन की उम्मीद कर सकें।

KerasNLP में BERT और FNet जैसे लोकप्रिय मॉडल आर्किटेक्चर के एंड-टू-एंड कार्यान्वयन शामिल हैं। केरासएनएलपी मॉडल, लेयर्स और टोकननाइज़र का उपयोग करके, आप मशीन अनुवाद , टेक्स्ट जेनरेशन , टेक्स्ट वर्गीकरण और ट्रांसफार्मर मॉडल प्रशिक्षण सहित कई अत्याधुनिक एनएलपी वर्कफ़्लो को पूरा कर सकते हैं।

KerasNLP कोर Keras API का एक विस्तार है, और प्रत्येक उच्च-स्तरीय KerasNLP मॉड्यूल एक Layer या Model है। यदि आप केरस से परिचित हैं, तो आप पहले से ही अधिकांश केरसएनएलपी को समझते हैं।

टेन्सरफ़्लो टेक्स्ट

KerasNLP उच्च-स्तरीय टेक्स्ट प्रोसेसिंग मॉड्यूल प्रदान करता है जो परतों या मॉडल के रूप में उपलब्ध हैं। यदि आपको निचले स्तर के टूल तक पहुंच की आवश्यकता है, तो आप TensorFlow Text का उपयोग कर सकते हैं। टेन्सरफ़्लो टेक्स्ट आपको कच्चे टेक्स्ट स्ट्रिंग्स और दस्तावेज़ों के साथ काम करने में मदद करने के लिए संचालन और लाइब्रेरी प्रदान करता है। TensorFlow टेक्स्ट, टेक्स्ट-आधारित मॉडलों द्वारा नियमित रूप से आवश्यक प्रीप्रोसेसिंग निष्पादित कर सकता है, और इसमें अनुक्रम मॉडलिंग के लिए उपयोगी अन्य सुविधाएँ भी शामिल हैं।

TensorFlow टेक्स्ट का उपयोग करके, आप निम्नलिखित कार्य कर सकते हैं:

  • सुविधा संपन्न टोकननाइज़र लागू करें जो रिक्त स्थान पर स्ट्रिंग को विभाजित कर सकते हैं, शब्दों और विराम चिह्नों को अलग कर सकते हैं, और टोकन के साथ बाइट ऑफसेट लौटा सकते हैं, ताकि आप जान सकें कि स्रोत पाठ में एक स्ट्रिंग कहां पाई जा सकती है।
  • जांचें कि क्या टोकन निर्दिष्ट स्ट्रिंग पैटर्न से मेल खाता है। आप पूंजीकरण, विराम चिह्न, संख्यात्मक डेटा और अन्य टोकन सुविधाओं की जांच कर सकते हैं।
  • टोकन को एन-ग्राम में संयोजित करें।
  • टेन्सरफ्लो ग्राफ़ के भीतर पाठ को संसाधित करें, ताकि प्रशिक्षण के दौरान टोकननाइजेशन अनुमान के समय टोकननाइजेशन से मेल खाए।

कहां से शुरू करें

निम्नलिखित संसाधन आपको TensorFlow टेक्स्ट प्रोसेसिंग शुरू करने में मदद करेंगे: