tokenizer input
tokenizer input
using a tokenizer
using a tokenizer
tokenizer output
tokenizer output
tokenizer library
tokenizer library
tokenizer function
tokenizer function
tokenizer class
tokenizer class
tokenizer method
tokenizer method
custom tokenizer
custom tokenizer
we used a fast tokenizer for efficient text processing.
私たちは効率的なテキスト処理のために高速なトークナイザーを使用しました。
the tokenizer splits the text into individual tokens.
トークナイザーはテキストを個々のトークンに分割します。
a subword tokenizer handles rare words effectively.
サブワードトークナイザーは、まれな単語を効果的に処理します。
the character tokenizer is simple but less effective.
文字トークナイザーはシンプルですが、それほど効果的ではありません。
we need a robust tokenizer for our nlp pipeline.
私たちには、NLPパイプラインのための堅牢なトークナイザーが必要です。
the sentence tokenizer separates sentences accurately.
文トークナイザーは、文を正確に分離します。
the word tokenizer is a common starting point.
単語トークナイザーは一般的な出発点です。
we compared different tokenizers for optimal performance.
最適なパフォーマンスのために、さまざまなトークナイザーを比較しました。
the tokenizer’s output is used for feature extraction.
トークナイザーの出力は、特徴抽出に使用されます。
regular expressions can be used to define a custom tokenizer.
正規表現を使用して、カスタムトークナイザーを定義できます。
tokenizer input
tokenizer input
using a tokenizer
using a tokenizer
tokenizer output
tokenizer output
tokenizer library
tokenizer library
tokenizer function
tokenizer function
tokenizer class
tokenizer class
tokenizer method
tokenizer method
custom tokenizer
custom tokenizer
we used a fast tokenizer for efficient text processing.
私たちは効率的なテキスト処理のために高速なトークナイザーを使用しました。
the tokenizer splits the text into individual tokens.
トークナイザーはテキストを個々のトークンに分割します。
a subword tokenizer handles rare words effectively.
サブワードトークナイザーは、まれな単語を効果的に処理します。
the character tokenizer is simple but less effective.
文字トークナイザーはシンプルですが、それほど効果的ではありません。
we need a robust tokenizer for our nlp pipeline.
私たちには、NLPパイプラインのための堅牢なトークナイザーが必要です。
the sentence tokenizer separates sentences accurately.
文トークナイザーは、文を正確に分離します。
the word tokenizer is a common starting point.
単語トークナイザーは一般的な出発点です。
we compared different tokenizers for optimal performance.
最適なパフォーマンスのために、さまざまなトークナイザーを比較しました。
the tokenizer’s output is used for feature extraction.
トークナイザーの出力は、特徴抽出に使用されます。
regular expressions can be used to define a custom tokenizer.
正規表現を使用して、カスタムトークナイザーを定義できます。
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