ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ

Mia Chevalier

ਐਤਵਾਰ, 29 ਦਸੰਬਰ 2024 9:45:47 ਬਾ.ਦੁ.

ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ ਕਿ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸ਼ੌਕੀਨਾਂ ਜਾਂ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਦੋਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਕਸਟਮ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ 'ਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋਰ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। 🧩

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਾਕ ਹੈ, "ਮੈਂ ਗਰਮ ਦਿਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਠੰਡੇ ਗਲਾਸ ਪਾਣੀ ਦਾ ਅਨੰਦ ਲੈਂਦਾ ਹਾਂ," ਅਤੇ ਆਮ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸ਼ਬਦ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਜਵਾਬ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਪਾਣੀ" ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਬੋਲਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਗੂੰਜਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਪਾਇਥਨ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਆਓ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ। 🐍

ਜਦੋਂ ਕਿ NLTK ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉੱਤਮ ਹਨ, ਇਸ ਖਾਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲੱਭਣਾ ਮਾਮੂਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚੁਣੌਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। AI ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਟੀਚਾ ਅਕਸਰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਸਰਲਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਲੇਖ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਵੇ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਬਦ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੀ ਖੇਡ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਾਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਤਸੁਕ ਹੋ, ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਮ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰੇਗੀ। 🚀

ਹੁਕਮ	ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
nltk.download('stopwords')	ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋੜੀਂਦਾ NLTK ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟਾਪਵਰਡ ਸੂਚੀ, ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਡਾਉਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਸਟਾਪਵਰਡਸ ਮੋਡੀਊਲ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ।
nltk.word_tokenize(text)	ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
set(stopwords.words('english'))	ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਆਮ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸਟਾਪਵਰਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "the," "ਅਤੇ," ਅਤੇ "ਆਨ।"
Counter(filtered_words)	ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਲਈ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵੰਡ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਪਛਾਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
most_common = word_counts.most_common(1)	ਕਾਊਂਟਰ ਆਬਜੈਕਟ ਤੋਂ ਸਿਖਰਲੀ ਐਂਟਰੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦ ਲੱਭਦਾ ਹੈ।
filtered_words.count(word)	ਸ਼ੁੱਧ ਪਾਈਥਨ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਿਣਦਾ ਹੈ।
max(word_counts, key=word_counts.get)	ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਵਿੱਚ ਕੁੰਜੀ (ਸ਼ਬਦ) ਲੱਭਦਾ ਹੈ।
pipeline("summarization")	ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਘਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
do_sample=False	ਸੰਖੇਪਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਨਿਯੰਤਰਣਵਾਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
summary[0]['summary_text']	ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਸੰਖੇਪ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਟੈਕਸਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ

ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ NLTK ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਇਆ। 'ਸ਼ਬਦ_ਟੋਕਨਾਈਜ਼' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਵਾਕ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ NLTK ਤੋਂ 'ਸਟਾਪਵਰਡਸ' ਸੂਚੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ "the" ਅਤੇ "on" ਵਰਗੇ ਆਮ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸ਼ਬਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਾਕ ਵਿੱਚ "ਮੈਂ ਇੱਕ ਗਰਮ ਦਿਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਠੰਡੇ ਗਲਾਸ ਪਾਣੀ ਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਦਾ ਹਾਂ," ਸਟਾਪਵਰਡਸ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਮਜ਼ਾ ਲਓ," "ਠੰਡੇ," ਅਤੇ "ਪਾਣੀ" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ। ਇਹ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। 🧠

ਅੱਗੇ, ਅਸੀਂ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਮੋਡੀਊਲ ਤੋਂ ਪਾਈਥਨ ਦੇ 'ਕਾਊਂਟਰ' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਸੌਖਾ ਸਾਧਨ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, 'most_common' ਵਿਧੀ ਇਸਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿਖਰਲੇ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਕੱਢਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, "ਪਾਣੀ" ਸ਼ਬਦ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਨਾਲ ਗੂੰਜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਣਨਾਤਮਕ ਓਵਰਹੈੱਡ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। NLTK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਦਗੀ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। 💡

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਾਹਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਸ਼ੁੱਧ ਪਾਈਥਨ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸਥਾਪਨਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਸਾਦਗੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਟਾਪਵਰਡਸ ਦੀ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੱਥੀਂ ਗੈਰ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਸੇ ਵਾਕ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ "I," "on," ਅਤੇ "a," ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, "ਗਲਾਸ" ਅਤੇ "ਦਿਨ" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਫਿਰ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਸਮਝ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਗਿਣਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, `ਮੈਕਸ` ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਹਲਕਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ, ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਹੱਲ ਲਈ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਜ਼ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ। ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਸੰਖੇਪ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਘਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਖੇਪ ਪਾਠ ਦਾ ਫਿਰ ਅਕਸਰ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਹ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਮੈਂ ਗਰਮ ਦਿਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਠੰਡੇ ਗਲਾਸ ਪਾਣੀ ਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਦਾ ਹਾਂ" ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ "ਮੈਂ ਪਾਣੀ ਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਦਾ ਹਾਂ" ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। 🚀

ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ NLTK ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ

# Import necessary libraries
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
# Ensure NLTK data is available
nltk.download('stopwords')
# Define the input text
text = "I enjoy a cold glass of water on a hot day"
# Tokenize the text into words
words = nltk.word_tokenize(text.lower())
# Filter out stop words
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_words = [word for word in words if word.isalpha() and word not in stop_words]
# Count word frequencies
word_counts = Counter(filtered_words)
# Find the most common word
most_common = word_counts.most_common(1)
print("Most common word:", most_common[0][0])

ਸ਼ੁੱਧ ਪਾਈਥਨ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ

ਸਾਦਗੀ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੱਲ

# Define the input text
text = "I enjoy a cold glass of water on a hot day"
# Define stop words
stop_words = {"i", "a", "on", "of", "the", "and"}
# Split text into words
words = text.lower().split()
# Filter out stop words
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
# Count word frequencies
word_counts = {word: filtered_words.count(word) for word in set(filtered_words)}
# Find the most common word
most_common = max(word_counts, key=word_counts.get)
print("Most common word:", most_common)

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਏਆਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ

# Import necessary libraries
from transformers import pipeline
# Initialize the language model pipeline
summarizer = pipeline("summarization")
# Define the input text
text = "I enjoy a cold glass of water on a hot day"
# Generate a summary
summary = summarizer(text, max_length=10, min_length=5, do_sample=False)
# Analyze for most common terms in the summary
summary_text = summary[0]['summary_text']
words = summary_text.split()
word_counts = {word: words.count(word) for word in set(words)}
# Find the most common word
most_common = max(word_counts, key=word_counts.get)
print("Most common word:", most_common)

ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਸ਼ਬਦ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸ਼ਬਦ ਅਕਸਰ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਰਸੋਈ ਪਾਠ ਵਿੱਚ, "ਵਿਅੰਜਨ" ਅਤੇ "ਸਮੱਗਰੀ" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦ ਹਾਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਖੇਡਾਂ ਦੀ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ, "ਗੇਮ" ਜਾਂ "ਟੀਮ" ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੇ ਗਏ ਢੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। 🌟

ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਸਟੌਪਵਰਡਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੰਵਾਦਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਮ ਸਟੌਪਵਰਡਸ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਐਡਵਾਂਸਡ ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਦੇ 'nltk' ਜਾਂ AI-ਪਾਵਰਡ ਲੈਂਗਵੇਜ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸਟਾਪਵਰਡ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਇਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਡਾਇਨੈਮਿਕ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਜਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਗੇਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਭਾਸ਼ਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਜਾਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਚੁਸਤ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ, ਸਟਾਪਵਰਡਸ, ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਟੈਕਸਟ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਟੂਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 🚀

ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ

ਸ਼ਬਦ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ Counter ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਮੋਡੀਊਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਮੈਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਾਂ?
ਤੁਸੀਂ Python's ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ str.isalpha() ਵਿਧੀ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
ਕੀ ਮੈਂ ਵਾਧੂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ NLTK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਨਹੀਂ, ਸਟਾਪਵਰਡ ਹਟਾਉਣ ਜਾਂ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ nltk.download().
ਮੈਂ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਾਂ?
ਤੁਸੀਂ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ' pipeline() ਰਵਾਇਤੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਪਰੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਲਈ ਪਾਠ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ।
ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਆਮ ਕਮੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
ਸਟਾਪਵਰਡਸ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਖਰਾਬ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲੋਅਰਕੇਸ ਰੂਪਾਂਤਰਣ) ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ

ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਸੰਦ ਕਾਊਂਟਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਵਿਲੱਖਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।

ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਗੇਮ, ਚੈਟਬੋਟ, ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, AI ਜਾਂ Python ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। 🌟

ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੌਪਵਰਡ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸੂਝ ਲਈ, ਅਧਿਕਾਰਤ NLTK ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਜਾਓ: NLTK ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ .
ਸ਼ਬਦ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ Python `collections. Counter` ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਇੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ: ਪਾਈਥਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ .
ਇੱਥੇ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਨਾਲ ਐਡਵਾਂਸਡ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ: ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ .
ਅਧਿਕਾਰਤ ਪਾਈਥਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਆਮ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ: ਪਾਈਥਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ .

ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ