Name: آموزش شخصی سازی Tokenizer در پایتون – به زبان ساده (فیلم آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-07-21T07:12:17.000000Z
Duration: 9 min 14 s
Description: آموزش شخصی سازی Tokenizer در پایتون – به زبان ساده (فیلم آموزش رایگان)

اکسل

فتوشاپ

هوش مصنوعی

پریمیر

power bi

حسابداری

زبان انگلیسی

icdl

اتوکد

پایتون

فن بیان

طراحی سایت

وردپرس

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

فصل یادگیری

آموزش شخصی ‌سازی Tokenizer در پایتون – به زبان ساده (فیلم آموزش رایگان)

چکیده

معرفی Tokenizer در پردازش زبان طبیعی

شخصی‌سازی Tokenizer در پایتون

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

<p>Tokenizer در حوزه&zwnj; پردازش زبان طبیعی (NLP) ابزاری است که متن را به اجزای کوچکتر، مانند کلمات، زیرکلمات یا حتی کاراکترها تقسیم می&zwnj;کند. این فرایند ابتدایی&zwnj;ترین مرحله در تحلیل زبانی داده&zwnj;های متنی است، زیرا بیشتر مدل&zwnj;های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نمی&zwnj;توانند مستقیماً با متن خام کار کنند و نیاز دارند که ورودی&zwnj;های آن&zwnj;ها به شکل عددی یا برداری باشد. برای مثال، در مدل&zwnj;های زبانی مانند GPT یا BERT، متن قبل از ورود به مدل ابتدا توسط Tokenizer به توکن&zwnj;های مناسب تقسیم می&zwnj;شود تا هر بخش قابل تفسیر و پردازش باشد. بسته به زبان، ساختار و پیچیدگی داده&zwnj;ها، روش&zwnj;های توکنیزیشن می&zwnj;تواند متفاوت باشد؛ گاهی لازم است از توکنایزرهای مبتنی&zwnj;بر قوانین ساده استفاده شود و گاهی از روش&zwnj;های پیشرفته&zwnj;تر مثل Byte-Pair Encoding (BPE) یا WordPiece.&nbsp;</p>

<p>در این میان، شخصی&zwnj;سازی Tokenizer به معنای بهینه&zwnj;سازی آن برای دامنه&zwnj; خاصی از داده یا کاربرد خاصی است. برای مثال، در حوزه پزشکی، توکنایزر عمومی ممکن است نتواند اصطلاحات تخصصی را به درستی تفکیک کند یا آن&zwnj;ها را به صورت ناقص توکنیزه کند. اما با شخصی&zwnj;سازی توکنایزر، می&zwnj;توان به مدل کمک کرد تا واژگان تخصصی را بهتر درک کند و عملکرد دقیق&zwnj;تری داشته باشد. همچنین در زبان&zwnj;هایی مانند فارسی که پیچیدگی&zwnj;هایی در پیوستگی و جداسازی واژگان دارند، توکنایزرهای عمومی اغلب دچار خطا می&zwnj;شوند و به همین دلیل، ساخت یا تنظیم توکنایزر اختصاصی برای چنین زبان&zwnj;هایی اهمیت زیادی دارد. در نهایت، یادگیری نحوه شخصی&zwnj;سازی Tokenizer نه تنها باعث افزایش دقت و کارایی مدل&zwnj;های زبانی می&zwnj;شود، بلکه امکان توسعه&zwnj; سیستم&zwnj;هایی را فراهم می&zwnj;کند که عمیقا با نیازهای زبانی یا تخصصی یک مسئله خاص سازگار باشند.</p>

شخصی‌سازی Tokenizer

راهنمایی ادامه مسیر

آموزش شخصی ‌سازی Tokenizer در پایتون – به زبان ساده (فیلم آموزش رایگان) | فرادرس

Customizing Tokenizer in Python Simplified