ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ചാറ്റ്, ഇമെയിൽ, വെബ്സൈറ്റുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ എന്നിവയിലൂടെ ഓൺലൈനിൽ ആളുകളുമായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ ഞങ്ങൾ ധാരാളം സമയം ചെലവഴിക്കുന്നു.
ഓരോ സെക്കൻഡിലും ഞങ്ങൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്ന ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ നമ്മുടെ ശ്രദ്ധയിൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ, എല്ലായ്പ്പോഴും അല്ല.
ഉപഭോക്താക്കളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളും അവലോകനങ്ങളും ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലും സേവനങ്ങളിലും ഉപഭോക്താക്കൾ വിലമതിക്കുന്നതും അംഗീകരിക്കാത്തതുമായ കാര്യങ്ങളെ കുറിച്ചും ഒരു ബ്രാൻഡിൽ നിന്ന് അവർ ആഗ്രഹിക്കുന്നതിനെ കുറിച്ചുമുള്ള വിലമതിക്കാനാകാത്ത വിവരങ്ങൾ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് നൽകുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ഭൂരിഭാഗം ബിസിനസുകൾക്കും, ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ രീതി നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ ഇപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ട്.
ഭൂരിഭാഗം ഡാറ്റയും ഘടനാരഹിതമായതിനാൽ, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് അത് മനസിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, മാത്രമല്ല ഇത് സ്വമേധയാ അടുക്കുന്നത് വളരെ സമയമെടുക്കും.
ഒരു സ്ഥാപനം വികസിക്കുമ്പോൾ ധാരാളം ഡാറ്റ കൈകൊണ്ട് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് അധ്വാനവും ഏകതാനവും അളക്കാനാവാത്തതുമാണ്.
ഭാഗ്യവശാൽ, ഘടനാരഹിതമായ വാചകത്തിൽ ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ള വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും, ഉൾപ്പെടെയുള്ള നിരവധി ടെക്സ്റ്റ് വിശകലന പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. വികാര വിശകലനം, വിഷയ വർഗ്ഗീകരണം എന്നിവയും അതിലേറെയും.
മാനുഷിക ഭാഷ യന്ത്രങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാക്കിക്കൊടുക്കുക എന്നത് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ (NLP) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഫീൽഡിന്റെ ലക്ഷ്യമാണ്, അത് ഭാഷാശാസ്ത്രവും കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
NLP കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സ്വയമേവ വിലയിരുത്താൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇത് നിങ്ങൾക്ക് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.
ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ള വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും നിരവധി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുമായി ഘടനാരഹിതമായ വാചകം (അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് തരത്തിലുള്ള സ്വാഭാവിക ഭാഷകൾ) സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ഒരു ശ്രേണി ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോഗിക്കാനാകും.
ഒരു തരത്തിലും സമഗ്രമല്ലെങ്കിലും, ചുവടെ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകളുടെ ലിസ്റ്റ് അവരുടെ പ്രോജക്ടുകളിൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണം ഉപയോഗിക്കാൻ താൽപ്പര്യമുള്ള ആർക്കും അല്ലെങ്കിൽ ഏതൊരു ഓർഗനൈസേഷനും ആരംഭിക്കാനുള്ള മികച്ച സ്ഥലമാണ്.
1. എൻ.എൽ.ടി.കെ
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ടൂൾകിറ്റ് (NLTK) ആണ് ഞാൻ കണ്ടതിൽ വച്ച് ഏറ്റവും ഫീച്ചർ-റിച്ച് ടൂൾ എന്ന് ഒരാൾക്ക് വാദിക്കാം.
വർഗ്ഗീകരണം, ടോക്കണൈസേഷൻ, സ്റ്റെമ്മിംഗ്, ടാഗിംഗ്, പാഴ്സിംഗ്, സെമാന്റിക് റീസണിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ മിക്കവാറും എല്ലാ NLP ടെക്നിക്കുകളും നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്.
നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന കൃത്യമായ അൽഗോരിതം അല്ലെങ്കിൽ സമീപനം നിങ്ങൾക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാം, കാരണം ഓരോന്നിനും നിരവധി നടപ്പിലാക്കലുകൾ ലഭ്യമാണ്.
നിരവധി ഭാഷകളും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ലളിതമായ ഘടനകൾക്ക് ഇത് നല്ലതാണെങ്കിലും, ഇത് എല്ലാ ഡാറ്റയെയും സ്ട്രിംഗുകളായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു എന്ന വസ്തുത ചില സങ്കീർണ്ണമായ കഴിവുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാക്കുന്നു.
മറ്റ് ഉപകരണങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ലൈബ്രറിയും അൽപ്പം മന്ദഗതിയിലാണ്.
എല്ലാ കാര്യങ്ങളും പരിഗണിച്ചാൽ, ഇത് പരീക്ഷണത്തിനും പര്യവേക്ഷണത്തിനും ഒരു നിശ്ചിത അൽഗോരിതങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുമുള്ള മികച്ച ടൂൾസെറ്റാണ്.
ആരേലും
- നിരവധി മൂന്നാമത്തെ കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകളുള്ള ഏറ്റവും ജനപ്രിയവും പൂർണ്ണവുമായ NLP ലൈബ്രറിയാണിത്.
- മറ്റ് ലൈബ്രറികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഇത് മിക്ക ഭാഷകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- മനസ്സിലാക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്
- ഇത് മന്ദഗതിയിലാണ്
- മോഡലുകളൊന്നുമില്ല ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
- അർത്ഥശാസ്ത്രം പരിഗണിക്കാതെ വാചകത്തെ വാക്യങ്ങളായി വിഭജിക്കുക മാത്രമാണ് ചെയ്യുന്നത്
2. സ്പേസി
NLTK-യുടെ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള എതിരാളിയാണ് SpaCy. ഓരോ NLP ഘടകത്തിനും ഒരു നിർവ്വഹണം മാത്രമേയുള്ളൂവെങ്കിലും, ഇത് പൊതുവെ വേഗത്തിലാണ്.
കൂടാതെ, എല്ലാം ഒരു സ്ട്രിംഗ് എന്നതിലുപരി ഒരു വസ്തുവായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഇത് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഇന്റർഫേസ് ലളിതമാക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ ആഴത്തിലുള്ള ഗ്രാഫ് ഉള്ളത് കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കും.
ഇത് മറ്റ് നിരവധി ചട്ടക്കൂടുകളുമായും ഡാറ്റാ സയൻസ് ടൂളുകളുമായും കണക്റ്റുചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. എന്നാൽ NLTK-യുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, SpaCy അത്രയും ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നില്ല.
ഭാഷാ സംസ്കരണത്തിന്റെയും വിശകലനത്തിന്റെയും വ്യത്യസ്ത വശങ്ങൾക്കായി നിരവധി ന്യൂറൽ മോഡലുകളും അതുപോലെ തന്നെ ഘനീഭവിച്ച ഓപ്ഷനുകളും മികച്ച ഡോക്യുമെന്റേഷനും ഉള്ള നേരായ ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസും ഇത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനാണ് SpaCy നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, അത് വളരെ വിശദമായി രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
SpaCy ഉപയോഗിച്ച് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് പഠിക്കാനും പഠിപ്പിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്ന, ഇതിനകം പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുള്ള സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള നിരവധി മോഡലുകളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മൊത്തത്തിൽ, ഒരു പ്രത്യേക രീതി ആവശ്യമില്ലാത്തതും ഉൽപ്പാദനത്തിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കേണ്ടതുമായ പുതിയ ആപ്പുകൾക്കുള്ള മികച്ച ഉപകരണമാണിത്.
ആരേലും
- മറ്റ് കാര്യങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഇത് വളരെ വേഗതയുള്ളതാണ്.
- അത് പഠിക്കുന്നതും ഉപയോഗിക്കുന്നതും ലളിതമാണ്.
- ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- NLTK യുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ അനുയോജ്യത കുറവാണ്
3. ജെൻസിം
ജെൻസിം എന്നറിയപ്പെടുന്ന പ്രത്യേക ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പൈത്തൺ ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ചാണ് ഡോക്യുമെന്റുകളെ സെമാന്റിക് വെക്റ്ററുകളായി പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദവും എളുപ്പവുമായ സമീപനങ്ങൾ.
ഒരു ശ്രേണി ഉപയോഗിച്ച് അസംസ്കൃതവും ഘടനാരഹിതവുമായ പ്ലെയിൻ ടെക്സ്റ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ രചയിതാക്കൾ സൃഷ്ടിച്ചതാണ് ജെൻസിം മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ; അതിനാൽ, ടോപ്പിക് മോഡലിംഗ് പോലുള്ള ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ജെൻസിം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒരു മികച്ച ആശയമാണ്.
കൂടാതെ, ജെൻസിം വാചക സാമ്യതകൾ ഫലപ്രദമായി കണ്ടെത്തുന്നു, ഉള്ളടക്കം സൂചികയിലാക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത പാഠങ്ങൾക്കിടയിൽ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നു.
ഇത് വളരെ സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് ആണ് പൈത്തൺ ലൈബ്രറി ലാറ്റന്റ് ഡിറിച്ലെറ്റ് അലോക്കേഷനും മറ്റ് എൽഡിഎ) രീതികളും ഉപയോഗിച്ച് വിഷയ മോഡലിംഗ് ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, പരസ്പരം സാമ്യമുള്ള ടെക്സ്റ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലും ടെക്സ്റ്റുകൾ സൂചികയിലാക്കുന്നതിലും പേപ്പറുകളിലൂടെ നാവിഗേറ്റുചെയ്യുന്നതിലും ഇത് വളരെ നല്ലതാണ്.
ഈ ഉപകരണം വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായും വേഗത്തിലും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ചില ആരംഭ ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ ഇതാ.
ആരേലും
- ലളിതമായ ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസ്
- അറിയപ്പെടുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ ഉപയോഗം
- ഒരു കൂട്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ, ഇതിന് ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഡിറിച്ലെറ്റ് അലോക്കേഷനും ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന സെമാന്റിക് വിശകലനവും ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- ഇത് കൂടുതലും മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ടെക്സ്റ്റ് മോഡലിംഗിനായി ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്.
- ഇതിന് ഒരു പൂർണ്ണമായ NLP പൈപ്പ് ലൈൻ ഇല്ല, കൂടാതെ ഇത് Spacy അല്ലെങ്കിൽ NLTK പോലുള്ള മറ്റ് ലൈബ്രറികളുമായി സംയോജിച്ച് ഉപയോഗിക്കേണ്ടതാണ്.
4. ടെക്സ്റ്റ്ബ്ലോബ്
TextBlob ഒരു തരം NLTK വിപുലീകരണമാണ്.
TextBlob വഴി, നിങ്ങൾക്ക് നിരവധി NLTK ഫംഗ്ഷനുകൾ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ TextBlob പാറ്റേൺ ലൈബ്രറി കഴിവുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ആരംഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഇത് പഠിക്കുമ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു ടൂൾ ആയിരിക്കാം, കൂടാതെ കൂടുതൽ പ്രകടനം ആവശ്യമില്ലാത്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഇത് പ്രൊഡക്ഷനിൽ ഉപയോഗിക്കാം.
സമാന NLP ഫംഗ്ഷനുകൾ നിർവഹിക്കുന്നതിന് ഇത് കൂടുതൽ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവും നേരായതുമായ ഇന്റർഫേസ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
മറ്റ് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകളെ അപേക്ഷിച്ച് അതിന്റെ പഠന വക്രത കുറവായതിനാൽ, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, ടെക്സ്റ്റ് കാറ്റഗറൈസേഷൻ, പാർട് ഓഫ് സ്പീച്ച് ടാഗിംഗ് തുടങ്ങിയ NLP ടാസ്ക്കുകൾ ഏറ്റെടുക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന തുടക്കക്കാർക്ക് ഇത് ഒരു മികച്ച ഓപ്ഷനാണ്.
ടെക്സ്റ്റ്ബ്ലോബ് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, മൊത്തത്തിൽ ചെറിയ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് മികച്ചതാണ്.
ആരേലും
- ലൈബ്രറിയുടെ ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസ് ലളിതവും വ്യക്തവുമാണ്.
- ഇത് Google വിവർത്തനം ഉപയോഗിച്ച് ഭാഷാ തിരിച്ചറിയലും വിവർത്തന സേവനങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- മറ്റുള്ളവരുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഇത് മന്ദഗതിയിലാണ്.
- ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളുടെ മോഡലുകളൊന്നുമില്ല
- പദ വെക്റ്ററുകളൊന്നും സംയോജിപ്പിച്ചിട്ടില്ല
5. ഓപ്പൺഎൻഎൽപി
Apache Flink, Apache NiFi, Apache Spark എന്നിവ പോലെയുള്ള മറ്റ് അപ്പാച്ചെ പ്രോജക്ടുകൾക്കൊപ്പം OpenNLP സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് വളരെ ലളിതമാണ്, കാരണം ഇത് അപ്പാച്ചെ ഫൗണ്ടേഷനാണ് ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നത്.
ഇത് കമാൻഡ് ലൈനിൽ നിന്നോ ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഒരു ലൈബ്രറിയായോ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു സമഗ്രമായ NLP ടൂളാണ്.
NLP-യുടെ എല്ലാ പൊതു പ്രോസസ്സിംഗ് ഘടകങ്ങളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
കൂടാതെ, ഇത് വിപുലമായ ഭാഷാ പിന്തുണ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾ ജാവയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ഓപ്പൺഎൻഎൽപി ഒരു ടൺ കഴിവുകളുള്ള ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്, അത് പ്രൊഡക്ഷൻ വർക്ക്ലോഡുകൾക്കായി തയ്യാറാക്കിയിട്ടുണ്ട്.
ടോക്കണൈസേഷൻ, വാക്യ വിഭജനം, പ്രസംഗത്തിന്റെ ഭാഗിക ടാഗിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ NLP ടാസ്ക്കുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിന് പുറമേ, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ OpenNLP ഉപയോഗിക്കാം.
പരമാവധി എൻട്രോപ്പിയും പെർസെപ്ട്രോൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
ആരേലും
- നിരവധി സവിശേഷതകളുള്ള ഒരു മാതൃകാ പരിശീലന ഉപകരണം
- അടിസ്ഥാന എൻഎൽപി ടാസ്ക്കുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും എന്റിറ്റി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, വാചകം കണ്ടെത്തൽ, ടോക്കണൈസേഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ അവയിൽ മികവ് പുലർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- സങ്കീർണ്ണമായ കഴിവുകൾ ഇല്ല; നിങ്ങൾക്ക് JVM-ൽ തുടരണമെങ്കിൽ, CoreNLP-യിലേക്ക് മാറുന്നത് അടുത്ത സ്വാഭാവിക ഘട്ടമാണ്.
6. അല്ലെൻഎൻഎൽപി
PyTorch ടൂളുകളിലും ഉറവിടങ്ങളിലും നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ വാണിജ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനും AllenNLP അനുയോജ്യമാണ്.
ഇത് ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനത്തിനുള്ള എല്ലാവരെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ഉപകരണമായി വികസിക്കുന്നു.
ഇത് ലിസ്റ്റിലെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ടൂളുകളിൽ ഒന്നാക്കി മാറ്റുന്നു. മറ്റ് ജോലികൾ സ്വതന്ത്രമായി നിർവഹിക്കുമ്പോൾ, സൌജന്യ സ്പേസി ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പാക്കേജ് ഉപയോഗിച്ച് AllenNLP ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യുന്നു.
AllenNLP-യുടെ പ്രധാന വിൽപ്പന പോയിന്റ് അത് ഉപയോഗിക്കാൻ എത്ര എളുപ്പമാണ് എന്നതാണ്.
നിരവധി മൊഡ്യൂളുകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന മറ്റ് NLP പ്രോഗ്രാമുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രക്രിയയെ AllenNLP കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു.
തൽഫലമായി, ഔട്ട്പുട്ട് ഫലങ്ങൾ ഒരിക്കലും ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കില്ല. കാര്യമായ അറിവില്ലാത്തവർക്ക് ഇത് ഒരു മികച്ച ഉപകരണമാണ്.
ആരേലും
- PyTorch-ന്റെ മുകളിൽ വികസിപ്പിച്ചത്
- അത്യാധുനിക മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും മികച്ചതാണ്
- ഇത് വാണിജ്യപരമായും അക്കാദമികമായും ഉപയോഗിക്കാം
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- നിലവിൽ ഉൽപ്പാദനത്തിലിരിക്കുന്ന വൻകിട പദ്ധതികൾക്ക് അനുയോജ്യമല്ല.
തീരുമാനം
ഇമെയിലുകൾ, ഓൺലൈൻ അവലോകനങ്ങൾ, പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ കമ്പനികൾ NLP ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റിംഗുകളും മറ്റും. ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ടൂളുകൾ ചെലവ് രഹിതവും പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതും ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പൂർണ്ണമായ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കൽ ഓപ്ഷനുകളും നൽകുന്നു.
നിങ്ങൾ എന്തിനാണു കാത്തുനിൽക്കുന്നത്? അവ ഉടനടി ഉപയോഗിക്കുക, അവിശ്വസനീയമായ എന്തെങ്കിലും സൃഷ്ടിക്കുക.
ഹാപ്പി കോഡിംഗ്!
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക