bigram analysis
تجزیه و تحلیل بیگرام
bigram frequency
تکرار بیگرام
calculate bigrams
محاسبه بیگرامها
bigram model training
آموزش مدل بیگرام
n-gram bigram
بیگرام n-گرام
bigram language model
مدل زبان بیگرام
identify bigrams
شناسایی بیگرامها
bigram distribution
توزیع بیگرام
bigram segmentation
قطعهبندی بیگرام
bigram analysis is useful in natural language processing.
تجزیه و تحلیل بیگرام برای پردازش زبان طبیعی مفید است.
in linguistics, a bigram is a sequence of two adjacent elements.
در زبانشناسی، یک بیگرام یک دنباله از دو عنصر مجاور است.
bigram models help in predicting the next word in a sentence.
مدلهای بیگرام به پیشبینی کلمه بعدی در یک جمله کمک میکنند.
we can use bigram frequency to improve text generation.
ما میتوانیم از فراوانی بیگرام برای بهبود تولید متن استفاده کنیم.
analyzing bigrams can reveal patterns in language usage.
تجزیه و تحلیل بیگرامها میتواند الگوهای استفاده از زبان را نشان دهد.
bigram statistics are essential for building language models.
آمار بیگرام برای ساخت مدلهای زبانی ضروری است.
using bigram features can enhance machine learning algorithms.
استفاده از ویژگیهای بیگرام میتواند الگوریتمهای یادگیری ماشین را بهبود بخشد.
bigram collocations often appear in everyday speech.
همنشینیهای بیگرام اغلب در گفتار روزمره ظاهر میشوند.
the bigram approach is widely used in speech recognition systems.
رویکرد بیگرام به طور گسترده در سیستمهای تشخیص گفتار استفاده میشود.
researchers study bigrams to understand language trends.
محققان بیگرامها را برای درک روند زبان مطالعه میکنند.
bigram analysis
تجزیه و تحلیل بیگرام
bigram frequency
تکرار بیگرام
calculate bigrams
محاسبه بیگرامها
bigram model training
آموزش مدل بیگرام
n-gram bigram
بیگرام n-گرام
bigram language model
مدل زبان بیگرام
identify bigrams
شناسایی بیگرامها
bigram distribution
توزیع بیگرام
bigram segmentation
قطعهبندی بیگرام
bigram analysis is useful in natural language processing.
تجزیه و تحلیل بیگرام برای پردازش زبان طبیعی مفید است.
in linguistics, a bigram is a sequence of two adjacent elements.
در زبانشناسی، یک بیگرام یک دنباله از دو عنصر مجاور است.
bigram models help in predicting the next word in a sentence.
مدلهای بیگرام به پیشبینی کلمه بعدی در یک جمله کمک میکنند.
we can use bigram frequency to improve text generation.
ما میتوانیم از فراوانی بیگرام برای بهبود تولید متن استفاده کنیم.
analyzing bigrams can reveal patterns in language usage.
تجزیه و تحلیل بیگرامها میتواند الگوهای استفاده از زبان را نشان دهد.
bigram statistics are essential for building language models.
آمار بیگرام برای ساخت مدلهای زبانی ضروری است.
using bigram features can enhance machine learning algorithms.
استفاده از ویژگیهای بیگرام میتواند الگوریتمهای یادگیری ماشین را بهبود بخشد.
bigram collocations often appear in everyday speech.
همنشینیهای بیگرام اغلب در گفتار روزمره ظاهر میشوند.
the bigram approach is widely used in speech recognition systems.
رویکرد بیگرام به طور گسترده در سیستمهای تشخیص گفتار استفاده میشود.
researchers study bigrams to understand language trends.
محققان بیگرامها را برای درک روند زبان مطالعه میکنند.
لغات پرجستجو را کاوش کنید
میخواهید واژگان را مؤثرتر یاد بگیرید؟ اپلیکیشن DictoGo را دانلود کنید و از امکانات بیشتری برای حفظ و مرور واژگان لذت ببرید!
همین حالا DictoGo را دانلود کنید