پیاده سازی برچسب زنی اجزای کلام با LSTM از شبکه عصبی در پایتون

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“پیاده سازی برچسب زنی اجزای کلام با LSTM از شبکه عصبی در پایتون“برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

پایتون :

زبان برنامه نویسی پایتون (Python Programming Language)، زبانی با یادگیری آسان محسوب می‌شود. و از همین رو بسیاری از برنامه‌نویس‌های تازه‌کار آن را به عنوان اولین زبان برنامه‌نویسی خود برمی‌گزینند. زیرا پایتون به عنوان یک «زبان همه‌منظوره» (General-Purpose Language) ساخته و توسعه داده شده و محدود به توسعه نوع خاصی از نرم‌افزارها نیست. همچنین، پایتون در میان جوامع علمی از محبوبیت فوق‌العاده‌ای برخوردار است. زیرا از آن برای محاسبه معادلات پیچیده و تحلیل‌های داده استفاده می‌شود.

با رشد علم داده، محبوبیت زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان علمی اوج گرفت. کتابخانه‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning) بسیار زیادی به زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شده‌اند. در عین حال، ابزارهای زیادی نیز با فراهم آوردن امکان استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، انجام پروژه‌های یادگیری ماشین را آسان‌تر می‌سازند.

شبکه‌های عصبی :

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوین برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده هستند. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش می‌باشد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است.

توضیحات پروژه :

عنوان : پیاده سازی برچسب زنی اجزای کلام با LSTM از شبکه عصبی در پایتون

این پروژه یک پروژه آماده شبکه عصبی با پایتون می باشد :

موضوع این پروژه، پیاده سازی برچسب زنی اجزای کلام با LSTM از شبکه عصبی است.

پیاده سازی برچسب زنی اجزای کلام با LSTM از شبکه عصبی LSTM برای برچسب زنی اجزای کلام فارسی استفاده کرده ایم برای این کار از دادگان پیوست شده به این تمرین استفاده شده. در این دادگان ۵۰۰ هزار واحدی ۵ هزار واحد را به صورت تصادفی انتخاب جملات تصادفی برای آزمون جدا کرده و و مابقی را برای آموزش به کار گرفته ایم و برای ورودی شبکه از بردار کلمات استفاده کرده ایم و این بردارها را با روش Word Embedding که برای زبان فارسی روی اینترنت هست (مانند Word2Vect FastText, Bent) استفاده کرده ایم.

(الف) یک شبکه یک طرفه با یک لایه مخفی و ۱۰۰ سلول حافظه در لایه مخفی ساخته ایم. مقدار درستی ( Accuracy) الگوریتم را برای مجموعه آموزش و آزمون بدست آورده ایم. نمودار Loss را برای تکرارهای مختلف در حین آموزش رسم کرده ایم.

ب از یک شبکه دو طرفه با ۸۰ سلول حافظه استفاده کرده و مقدار درستی را روی داده آموزش و آزمون بدست آورده ایم و با نتایج قسمت الف مقایسه کرده ایم.

ج) در شبکه قسمت به علاوه بر بردار ،کلمات از بردار One-hot برچسبها برای برچسب کلمه قبلی نیز به عنوان یکی دیگر از ورودیها استفاده کرده ایم و کارایی روش را در این حالت نیز برای دادههای آموزش و آزمون بدست آورده ایم و نتایج را با قسمت ب مقایسه کرده ایم.

جهت دانلود صورت پروژه بر روی لینک زیر(سوال سوم) کلیک کنید:

ML-NLP-HW3-ANN-1400-1

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“پیاده سازی برچسب زنی اجزای کلام با LSTM از شبکه عصبی در پایتون”لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفجه انجام پروژه شبکه عصبی مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده شبکه عصبی مراجعه نمایید.