अमूर्त टेक्स्ट सारांश क्या है?

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अमूर्त टेक्स्ट सारांश क्या है?
अमूर्त टेक्स्ट सारांश क्या है?
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एब्स्ट्रेक्टिव संक्षेपण अपने मुख्य विचारों से एक पाठ का सारांश उत्पन्न करने की तकनीक है, न कि पाठ से सबसे प्रमुख वाक्यों को शब्दशः कॉपी करके। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में यह एक महत्वपूर्ण और चुनौती भरा कार्य है।

एब्सट्रैक्टिव और एक्स्ट्रेक्टिव सारांश क्या है?

एक्स्ट्रेक्टिव संक्षेपण एक संग्रह से लिए गए निष्कर्षों को सारांश में संयोजित करने की रणनीति है, जबकि अमूर्त सारांश में उपन्यास वाक्यों का उपयोग करके कॉर्पस को पैराफ्रेश करना शामिल है।

एब्स्ट्रैक्टिव सारांश कैसे काम करता है?

अमूर्त संक्षेपण विधियाँ एक नया छोटा पाठ उत्पन्न करने के लिए उन्नत प्राकृतिक भाषा तकनीकों का उपयोग करके पाठ की व्याख्या करके सारांश तैयार करने का लक्ष्य - जिसके भाग के भाग के रूप में प्रकट नहीं हो सकते हैं मूल दस्तावेज़, जो मूल पाठ से सबसे महत्वपूर्ण जानकारी देता है, जिसमें रीफ़्रेशिंग की आवश्यकता होती है …

एक्स्ट्रेक्टिव टेक्स्ट का सारांश क्या है?

एक्स्ट्रेक्टिव टेक्स्ट के सारांश का अर्थ है एक महत्वपूर्ण जानकारी या वाक्य दिए गए टेक्स्ट फ़ाइल या मूल दस्तावेज़ से निकाले गए हैं। इस पत्र में, एकल दस्तावेज़ पर एक्स्ट्रेक्टिव टेक्स्ट सारांश करने के लिए एक नवीन सांख्यिकीय पद्धति का प्रदर्शन किया गया है।

पाठ सारांश क्या है?

पाठ्य संक्षेपण लंबे पाठ दस्तावेज़ का संक्षिप्त, सुसंगत, और धाराप्रवाह सारांश बनाने की प्रक्रिया है और इसमें पाठ की रूपरेखा शामिल हैप्रमुख बिंदु।

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15 (50%) मामलों में Subhyaloid नकसीर के एटियलजि को मधुमेह, 6 (20%) मामलों में वलसाल्वा रेटिनोपैथी, 3 (10%) मामलों में आघात के रूप में नोट किया गया था। अज्ञातहेतुक 2 (6.66%) मामले, 2 (6.66%) रोगियों में रेटिनल धमनी मैक्रोएन्यूरिज्म, 1 (3.

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हम अपने फ़ंक्शन का उपयोग एक स्वतंत्र चर के लिए आश्रित चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं जो हमारे डेटा की सीमा से बाहर है। इस मामले में, हम एक्सट्रपलेशन कर रहे हैं। मान लीजिए कि पहले की तरह 0 और 10 के बीच x वाले डेटा का उपयोग प्रतिगमन रेखा y=2x + 5.

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इंटरपोलेशन का उपयोग डेटा सेट के भीतर मौजूद मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, और एक्सट्रपलेशन का उपयोग उन मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है जो डेटा सेट के बाहर आते हैं और अज्ञात मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए ज्ञात मूल्यों का उपयोग करते हैं।.