কেরাসএনএলপি
TensorFlow-এ পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ শুরু করার সবচেয়ে সহজ উপায় হল KerasNLP ব্যবহার করা, একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ লাইব্রেরি যা অত্যাধুনিক প্রিসেট ওজন এবং আর্কিটেকচার সহ মডুলার উপাদান সরবরাহ করে। আপনি কেরাসএনএলপি উপাদানগুলিকে বাক্সের বাইরে ব্যবহার করতে পারেন বা প্রয়োজন অনুসারে কাস্টমাইজ করতে পারেন। KerasNLP সমস্ত কর্মপ্রবাহের জন্য ইন-গ্রাফ গণনার উপর জোর দেয়, তাই আপনি TensorFlow ইকোসিস্টেম ব্যবহার করে সহজ উৎপাদন আশা করতে পারেন।
KerasNLP ইনস্টল করতে, ইনস্টলেশন দেখুন।
টেনসরফ্লো টেক্সট
tensorflow_text প্যাকেজ টেন্সরফ্লো-এর সাথে ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত টেক্সট সম্পর্কিত ক্লাস এবং অপারেশনগুলির একটি সংগ্রহ প্রদান করে। লাইব্রেরি পাঠ্য-ভিত্তিক মডেলগুলির দ্বারা নিয়মিত প্রয়োজনীয় প্রিপ্রসেসিং সম্পাদন করতে পারে এবং মূল টেনসরফ্লো দ্বারা সরবরাহ করা হয়নি এমন সিকোয়েন্স মডেলিংয়ের জন্য দরকারী অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করে।
ইনস্টলেশনের বিশদ বিবরণের জন্য, নির্দেশিকা পড়ুন
টেনসরফ্লো মডেল - এনএলপি
টেনসরফ্লো মডেল রিপোজিটরি স্টেট-অফ-দ্য-আর্ট (SOTA) মডেলের বাস্তবায়ন প্রদান করে। tensorflow-models-official pip প্যাকেজটিতে SOTA NLP মডেল তৈরির জন্য nlp.layers , nlp.losses , nlp.models এবং nlp.tasks সহ অনেক উচ্চ-স্তরের ফাংশন এবং ক্লাস অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আপনি pip দিয়ে প্যাকেজটি ইনস্টল করতে পারেন:
$ pip install tensorflow-models-official # For the latest release
$ #or
$ pip install tf-models-nightly # For the nightly build
NLP কার্যকারিতা tfm.nlp সাবমডিউলে উপলব্ধ।
import tensorflow_models as tfm
tfm.nlp