പൈത്തൺ മികച്ച പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയായി വ്യാപകമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ), മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടാസ്ക്കുകൾ എന്നിവയ്ക്ക് ഇത് നിർണായകമാണ്. മറ്റ് മുഖ്യധാരാ ഭാഷകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പൈത്തൺ വളരെ കാര്യക്ഷമമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ്, കൂടാതെ ഇംഗ്ലീഷ് പോലുള്ള കമാൻഡുകൾക്കും വാക്യഘടനയ്ക്കും നന്ദി പറഞ്ഞ് തുടക്കക്കാർക്ക് ഇത് ഒരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്. പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയുടെ മറ്റൊരു മികച്ച വശം അതിൽ ധാരാളം ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലൈബ്രറികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു എന്നതാണ്, ഇത് വൈവിധ്യമാർന്ന ജോലികൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നു.

Python and NLP

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ എൻഎൽപി, പ്രകൃതിദത്ത മനുഷ്യ ഭാഷകളുടെ സെമാന്റിക്സും അർത്ഥങ്ങളും മനസിലാക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മേഖലയാണ്. ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഭാഷാശാസ്ത്രം, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് എന്നീ മേഖലകളിൽ നിന്നുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഇന്റർഡിസിപ്ലിനറി ഫീൽഡ് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

ലളിതമായ വാക്യഘടനയും സുതാര്യമായ സെമാന്റിക്സും ഉൾപ്പെടെ എൻ എൽ പി പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി പൈത്തണിനെ ഒരു മികച്ച പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാക്കുന്ന നിരവധി വശങ്ങളുണ്ട്. മറ്റ് ഭാഷകളുമായും ഉപകരണങ്ങളുമായും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഡവലപ്പർമാർക്ക് മികച്ച പിന്തുണാ ചാനലുകളും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

വിഷയ മോഡലിംഗ്, ഡോക്യുമെന്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, പാർട്ട്-ഓഫ്-സ്പീച്ച് (പിഒഎസ്) ടാഗിംഗ്, വേഡ് വെക്റ്ററുകൾ, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് തുടങ്ങി നിരവധി ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്ന വിശാലമായ എൻഎൽപി ഉപകരണങ്ങളും ലൈബ്രറികളും ഡവലപ്പർമാർക്ക് നൽകുന്നു എന്നതാണ് എൻഎൽപിക്കുള്ള പൈത്തണിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ച വശം.

നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനായി മികച്ച 10 പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ ഏതൊക്കെയെന്ന് നോക്കാം:

1. നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ടൂൾകിറ്റ് (എൻഎൽടികെ)

ഞങ്ങളുടെ പട്ടികയിൽ ഒന്നാമത് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ടൂൾകിറ്റ് (എൻഎൽടികെ) ആണ്, ഇത് എൻഎൽപിക്കുള്ള മികച്ച പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയായി വ്യാപകമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ടാഗിംഗ്, സ്റ്റെമിംഗ്, പാർസിംഗ്, സെമാന്റിക് റീസണിംഗ് തുടങ്ങിയ ജോലികളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു അവശ്യ ലൈബ്രറിയാണ് എൻഎൽടികെ. എൻഎൽപി, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നീ മേഖലകളിൽ ഏർപ്പെടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന തുടക്കക്കാരാണ് ഇത് പലപ്പോഴും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്.

എൻഎൽടികെ വളരെ വൈവിധ്യമാർന്ന ലൈബ്രറിയാണ്, ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ എൻഎൽപി ഫംഗ്ഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഏതെങ്കിലും പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിനായി തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വലിയ കൂട്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾ നൽകുന്നു. എൻഎൽടികെ വിവിധ ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അതുപോലെ തന്നെ മൾട്ടി ലാംഗ്വേജ് എന്റിറ്റികളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

എൻഎൽടികെ ഒരു സ്ട്രിംഗ് പ്രോസസ്സിംഗ് ലൈബ്രറിയായതിനാൽ, ഇത് സ്ട്രിംഗുകളെ ഇൻപുട്ടായി എടുക്കുകയും സ്ട്രിംഗുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രിംഗുകളുടെ ലിസ്റ്റുകൾ ഔട്ട്പുട്ടായി നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

NLP-യ്ക്കായി NLTK ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്ന എൻ എൽ പി ലൈബ്രറി മൂന്നാം കക്ഷി വിപുലീകരണങ്ങൾ

ദോഷങ്ങൾ: പഠന വക്രത ചിലപ്പോൾ മന്ദഗതിയിലാകുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് മോഡലുകൾ ഇല്ല വാചകങ്ങൾ അനുസരിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് വിഭജിക്കുന്നു

2. സ്പാസി

ഉൽ പാദന ഉപയോഗത്തിനായി വ്യക്തമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് എൻ എൽ പി ലൈബ്രറിയാണ് സ്പാസി. ടെക്സ്റ്റിന്റെ വലിയ വോള്യങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സ്പാസി ഡവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. പൈത്തൺ ലൈബ്രറി പലപ്പോഴും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ മനസ്സിലാക്കൽ സംവിധാനങ്ങളും വിവര എക്സ്ട്രാക്ഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളും നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളും വേഡ് വെക്റ്ററുകളും കൊണ്ട് നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നതിനാൽ 49 ലധികം ഭാഷകൾക്കായി ടോക്കണൈസേഷനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു എന്നതാണ് സ്പാസിയുടെ മറ്റൊരു പ്രധാന നേട്ടങ്ങളിലൊന്ന്. തിരയൽ ഓട്ടോകംപ്ലീറ്റ്, ഓട്ടോകോറക്ട്, ഓൺലൈൻ അവലോകനങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, പ്രധാന വിഷയങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക എന്നിവയും അതിലേറെയും സ്പാസിയുടെ മികച്ച ഉപയോഗ കേസുകളിൽ ചിലതാണ്.

NLP-യ്ക്ക് Spacy ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: തുടക്കക്കാരായ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ അതിവേഗം എളുപ്പമാണ് മോഡലുകൾക്കായി ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു

ദോഷങ്ങൾ: എൻഎൽടികെ പോലുള്ള മറ്റ് ലൈബ്രറികളെപ്പോലെ ഫ്ലെക്സിബിൾ അല്ല

3. ജെൻസിം

എൻഎൽപിയുടെ മറ്റൊരു മികച്ച പൈത്തൺ ലൈബ്രറി ജെൻസിം ആണ്. ആദ്യം വിഷയ മോഡലിംഗിനായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ലൈബ്രറി ഇപ്പോൾ ഡോക്യുമെന്റ് ഇൻഡെക്സിംഗ് പോലുള്ള വിവിധ എൻഎൽപി ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. റാമിനേക്കാൾ വലിയ ഇൻപുട്ട് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ജെൻസിം അൽഗോരിതങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു.

അവബോധജനകമായ ഇന്റർഫേസുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ലാറ്റന്റ് സെമാന്റിക് അനാലിസിസ് (എൽഎസ്എ), ലാറ്റന്റ് ഡൈറിച്ലെറ്റ് അലോക്കേഷൻ (എൽഡിഎ) തുടങ്ങിയ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ മൾട്ടികോർ നടപ്പാക്കലുകൾ ജെൻസിം നേടുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് സാമ്യത കണ്ടെത്തുക, വാക്കുകളും ഡോക്യുമെന്റുകളും വെക്റ്ററുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക എന്നിവയാണ് ലൈബ്രറിയുടെ മറ്റ് പ്രധാന ഉപയോഗ കേസുകൾ.

NLP-യ്ക്കായി Gensim ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: എൽഎസ്എ, എൽഡിഎ തുടങ്ങിയ ജനപ്രിയ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ അവബോധപരമായ ഇന്റർഫേസ് സ്കെയിലബിൾ കാര്യക്ഷമമായി നടപ്പാക്കൽ

ദോഷങ്ങൾ: മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത ടെക്സ്റ്റ് മോഡലിംഗിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും എൻഎൽടികെ പോലുള്ള മറ്റ് ലൈബ്രറികളുമായി ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്

4. കോർഎൻഎൽപി

ഭാഷാ വിശകലന ഉപകരണങ്ങൾ ഒരു വാചകത്തിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന മനുഷ്യ ഭാഷാ സാങ്കേതിക ഉപകരണങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ലൈബ്രറിയാണ് സ്റ്റാൻഫോർഡ് കോർഎൻഎൽപി. നാമകരണ-എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ, പാർട്ട്-ഓഫ്-സ്പീച്ച് ടാഗിംഗ്, കൂടാതെ കുറച്ച് വരി കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ ടെക്സ്റ്റ് പ്രോപ്പർട്ടികൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ CoreNLP നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

പാർസർ, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, പാർട്ട്-ഓഫ്-സ്പീച്ച് (പിഒഎസ്) ടാഗർ, നാമകരണം ചെയ്ത എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിറ്റർ (എൻഇആർ) തുടങ്ങിയ സ്റ്റാൻഫോർഡ് എൻഎൽപി ഉപകരണങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു എന്നതാണ് കോർഎൻഎൽപിയുടെ സവിശേഷ വശങ്ങളിലൊന്ന്. ഇംഗ്ലീഷ്, അറബിക്, ചൈനീസ്, ജർമ്മൻ, ഫ്രഞ്ച്, സ്പാനിഷ് എന്നീ അഞ്ച് ഭാഷകളെ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

NLP-യ്ക്കായി CoreNLP ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പം വിവിധ സമീപനങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലൈസൻസ്

ദോഷങ്ങൾ: കാലഹരണപ്പെട്ട ഇന്റർഫേസ് സ്പാസി പോലുള്ള മറ്റ് ലൈബ്രറികളെപ്പോലെ ശക്തമല്ല

5. പാറ്റേൺ

എൻഎൽപിക്കായി ഒരു ഓൾ-ഇൻ-വൺ പൈത്തൺ ലൈബ്രറി തിരയുന്ന ആർക്കും പാറ്റേൺ ഒരു മികച്ച ഓപ്ഷനാണ്. എൻ എൽ പി, ഡാറ്റാ മൈനിംഗ്, നെറ്റ് വർക്ക് വിശകലനം, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, വിഷ്വലൈസേഷൻ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മൾട്ടിപർപ്പസ് ലൈബ്രറിയാണിത്. സെർച്ച് എഞ്ചിനീയർമാർ, വിക്കിപീഡിയ, സോഷ്യൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റാ മൈനിംഗിനുള്ള മൊഡ്യൂളുകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

എൻ എൽ പി ജോലികൾക്ക് ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമായ ലൈബ്രറികളിലൊന്നായി പാറ്റേൺ കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് അതിശയകരമായവയും താരതമ്യങ്ങളും കണ്ടെത്തുക, വസ്തുതയും അഭിപ്രായവും കണ്ടെത്തൽ തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നു. ഈ സവിശേഷതകൾ മറ്റ് മികച്ച ലൈബ്രറികൾക്കിടയിൽ വേറിട്ടുനിൽക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

NLP-യ്ക്ക് പാറ്റേൺ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് വെബ് സേവനങ്ങൾ നെറ്റ് വർക്ക് വിശകലനവും ദൃശ്യവൽക്കരണവും

ദോഷങ്ങൾ: ചില എൻ എൽ പി ജോലികൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ അഭാവം

6. TextBlob

പൈത്തണിൽ എൻഎൽപി ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഒരു മികച്ച ഓപ്ഷനായ ടെക്സ്റ്റ്ബ്ലോബ് എൻഎൽടികെയ്ക്ക് ഒരു നല്ല തയ്യാറെടുപ്പ് നൽകുന്നു. സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, നാമവാക്യ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ തുടങ്ങിയ അടിസ്ഥാന എൻഎൽപി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വേഗത്തിൽ പഠിക്കാൻ തുടക്കക്കാരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഇന്റർഫേസ് ഇതിന് ഉണ്ട്.

ടെക്സ്റ്റ്ബ്ലോബിനുള്ള മറ്റൊരു മികച്ച ആപ്ലിക്കേഷൻ വിവർത്തനങ്ങളാണ്, അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ സ്വഭാവം കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ ഇത് ശ്രദ്ധേയമാണ്. ടെക്സ്റ്റ്ബ്ലോബ് എൻഎൽടികെയിൽ നിന്ന് കുറഞ്ഞ പ്രകടനം പാരമ്പര്യമായി ലഭിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ തോതിലുള്ള ഉൽപാദനത്തിന് ഉപയോഗിക്കരുത്.

NLP-യ്ക്കായി TextBlob ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: തുടക്കക്കാർക്ക് മികച്ചത് എൻഎൽടികെ ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള ഇന്റർഫേസിന് അടിത്തറ നൽകുന്നു

ദോഷങ്ങൾ: എൻ എൽ ടി കെയിൽ നിന്ന് പാരമ്പര്യമായി ലഭിച്ച കുറഞ്ഞ പ്രകടനം വലിയ തോതിലുള്ള ഉൽ പാദന ഉപയോഗത്തിന് നല്ലതല്ല

7. പൈഎൻഎൽപിഐ

‘പൈനാപ്പിൾ’ എന്ന് ഉച്ചരിക്കുന്ന പൈഎൻഎൽപിഐ, എൻഎൽപിയുടെ മറ്റൊരു പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ്. എൻ എൽ പി ജോലികൾക്കായി വിവിധ ഇഷ് ടാനുസൃതമായി നിർമ്മിച്ച പൈത്തൺ മൊഡ്യൂളുകൾ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫോലിയ എക്സ് എം എൽ (ഭാഷാ വ്യാഖ്യാനത്തിനുള്ള ഫോർമാറ്റ്) ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള വിപുലമായ ലൈബ്രറിയാണ് അതിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകളിലൊന്ന്.

വേർതിരിച്ച മൊഡ്യൂളുകളും പാക്കേജുകളും ഓരോന്നും സ്റ്റാൻഡേർഡ്, അഡ്വാൻസ്ഡ് എൻഎൽപി ജോലികൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഈ ജോലികളിൽ ചിലത് എൻ-ഗ്രാം വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, ആവൃത്തി ലിസ്റ്റുകൾ, ലളിതമോ സങ്കീർണ്ണമോ ആയ ഭാഷാ മോഡൽ നിർമ്മിക്കൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

NLP-യ്ക്കായി PyNLPI ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: എൻ-ഗ്രാം വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, മറ്റ് അടിസ്ഥാന ജോലികൾ മോഡുലാർ ഘടന

ദോഷങ്ങൾ: പരിമിതമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ

8. സ്കിറ്റ്-ലേൺ

യഥാർത്ഥത്തിൽ SciPy ലൈബ്രറിയുടെ മൂന്നാം കക്ഷി വിപുലീകരണമായ സ്കിറ്റ്-ലേൺ ഇപ്പോൾ ഗിത്തബിലെ ഒരു സ്വതന്ത്ര പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ്. സ്പോട്ടിഫൈ പോലുള്ള വലിയ കമ്പനികൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് നിരവധി നേട്ടങ്ങളുണ്ട്. സ്പാം കണ്ടെത്തൽ, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, പ്രവചന നിർമ്മാണം, ഉപഭോക്തൃ സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നിവ പോലുള്ള ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഇത് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ പോലുള്ള എൻഎൽപി ജോലികൾക്കും സ്കിറ്റ്-ലേൺ ഉപയോഗിക്കാം, ഇത് മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ജോലികളിലൊന്നാണ്. മറ്റൊരു പ്രധാന ഉപയോഗ കേസ് വികാര വിശകലനമാണ്, ഇത് ഡാറ്റയിലൂടെ അഭിപ്രായങ്ങളോ വികാരങ്ങളോ വിശകലനം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കും.

NLP-യ്ക്കായി PyNLPI ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: യഥാർത്ഥ ജീവിത ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ SciPy, NumPy എന്നിവയിൽ നിർമ്മിച്ച മോഡലുകളുടെയും അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും ശ്രേണിയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന രേഖകൾ

ദോഷങ്ങൾ: ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന് പരിമിതമായ പിന്തുണ

9. ബഹുഭാഷാ

ഞങ്ങളുടെ ലിസ്റ്റിന്റെ അവസാനത്തോട് അടുക്കുന്നത് പോളിഗ്ലോട്ട് ആണ്, ഇത് വ്യത്യസ്ത എൻഎൽപി പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ്. നമ്പിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഇത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം വേഗതയേറിയ ലൈബ്രറിയാണ്, വൈവിധ്യമാർന്ന സമർപ്പിത കമാൻഡുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

എൻഎൽപിക്ക് പോളിഗ്ലോട്ട് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാകുന്നതിന്റെ ഒരു കാരണം ഇത് വിപുലമായ ബഹുഭാഷാ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു എന്നതാണ്. 165 ഭാഷകളുടെ ടോക്കണൈസേഷൻ, 196 ഭാഷകളുടെ ഭാഷാ കണ്ടെത്തൽ, 16 ഭാഷകൾക്കായി പാർട്ട് ഓഫ് സ്പീച്ച് ടാഗിംഗ് എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതായി അതിന്റെ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ കാണിക്കുന്നു.

NLP-യ്ക്ക് പോളിഗ്ലോട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഗുണദോഷങ്ങൾ:

ഗുണങ്ങൾ: 200 ഓളം മനുഷ്യ ഭാഷകളുള്ള ബഹുഭാഷ ചില ടാസ്ക്കുകളിൽ NumbPy-യുടെ മുകളിൽ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു

ദോഷങ്ങൾ: എൻഎൽടികെ, സ്പാസി തുടങ്ങിയ മറ്റ് ലൈബ്രറികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ചെറിയ കമ്മ്യൂണിറ്റി

10. പൈടോർച്ച്

2016 ൽ ഫേസ്ബുക്കിന്റെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് റിസർച്ച് ടീം സൃഷ്ടിച്ച ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലൈബ്രറിയായ പൈടോർച്ചാണ് എൻഎൽപിക്കായി ഞങ്ങളുടെ മികച്ച 10 പൈത്തൺ ലൈബ്രറികളുടെ പട്ടിക അവസാനിപ്പിക്കുന്നത്. ലുവാ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയിൽ എഴുതിയ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടായ ടോർച്ചിൽ നിന്നാണ് ലൈബ്രറിയുടെ പേര് ഉരുത്തിരിഞ്ഞത്.

നിരവധി ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ പൈടോർച്ച് നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, കൂടാതെ എൻഎൽപി, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ തുടങ്ങിയ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

പൈടോർക്കിന്റെ മികച്ച വശങ്ങളിൽ ചിലത് അതിന്റെ ഉയർന്ന നിർവഹണ വേഗത ഉൾപ്പെടുന്നു, ഹെവി ഗ്രാഫുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പോലും ഇത് നേടാൻ കഴിയും. ലളിതമാക്കിയ പ്രോസസ്സറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സിപിയുകൾ, ജിപിയുകൾ എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ ലൈബ്രറി കൂടിയാണിത്. ലൈബ്രറിയിൽ വികസിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ശക്തമായ എപിഐകളും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ടൂൾകിറ്റും പൈടോർക്കിൽ ഉണ്ട്.