غیر واضح سیکھنے کی ایک قسم ہے جو ڈیٹا کا تجزیہ کیے بغیر کرتا ہے متن ڈیٹا کے لیے خاص طور پر مفید ہے، جہاں لیبل دستیاب نہیں ہیں یا ان کے لیے بھاری ہیں. یہ مضمون معلوماتی ڈیٹا میں عام تکنیکوں اور عملی اطلاقات کا جائزہ لیتا ہے۔

غیرمتوقع متن سیکھنے میں مہارت

متن ڈیٹا سے بامعنی معلومات نکالنے کے لیے مختلف تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں

عام تکنیکی

  • K-Means Clustering: [1] متن متن ڈاٹا کو خصوصیات پر مبنی مجموعوں میں شامل کیا گیا ہے۔
  • Latent Dirichlet Allocation (LDA): [1] تفاسیر کے موضوعات کو آپس میں مماثل انداز میں بیان کرنے والے الفاظ کو دستاویزوں میں تقسیم کرنے سے اخذ کیا جاتا ہے۔
  • پرینٹل کمونیس (پی سی اے): [حوالہ درکار] بصریات کے لیے فضاءیاتی تنوع اور تجزیہ کی خصوصیات ہیں۔
  • ] ورد ایمیبلنگ:] سیمینٹک تعلقات پر قبضہ کرنے کے لیے مسلسل Victors کے الفاظ میں نمائندگی کرتے ہیں۔

جگہ

مختلف ڈومین میں غیر واضح سیکھنے کی تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں ۔ دستاویزات کی فہرست میں بڑے بڑے مجموعے ترتیب دیتے ہیں ۔ اوپری ماڈلنگ سماجی میڈیا یا خبروں کے مضامین میں عام طور پر موضوعات کی شناخت کرنے میں مدد کرتی ہے ۔