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トークン化の目的は何ですか?
テキストを別の言語に翻訳する。
大きなドキュメントを要約する。
分析のためにテキストをより小さな単位に分割します。
ドキュメントのより大きなコレクションのコンテキスト内で特定のドキュメント内の単語の重要性を判断するために使用される手法は次のうちどれですか?
Naïve Bayes
TF-IDF (単語の出現頻度 - 逆文書頻度)
Word2Vec
自然言語処理 (NLP) でベクターを埋め込む役割を最もよく説明しているのは、次のうちどれですか?
複数の言語でトークンを複製します。
これらは、無視する必要があるストップワードを定義します。
セマンティック トークンのリレーションシップを複数のディメンションでキャプチャします。
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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