ຫໍສະຫມຸດ Python
10 ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ
ສາລະບານ
Python ຖືກພິຈາລະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບວຽກງານປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງເມື່ອປຽບທຽບກັບພາສາຕົ້ນຕໍອື່ນໆ, ແລະມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຍ້ອນຄໍາສັ່ງແລະ syntax ຄ້າຍຄືພາສາອັງກິດ. ອີກປະການຫນຶ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພາສາການຂຽນໂປລແກລມ Python ແມ່ນວ່າມັນປະກອບດ້ວຍຫ້ອງສະຫມຸດ open-source ຈໍານວນຫລາຍ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບວຽກງານທີ່ກວ້າງຂວາງ.
Python ແລະ NLP
ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຼື NLP, ແມ່ນພາກສະຫນາມຂອງ AI ທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມຫມາຍແລະຄວາມຫມາຍຂອງພາສາທໍາມະຊາດຂອງມະນຸດ. ສາຂາວິຊາສະເພາະລວມເອົາເຕັກນິກຈາກສາຂາວິຊາພາສາສາດ ແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ເຊິ່ງໃຊ້ເພື່ອສ້າງເທັກໂນໂລຍີເຊັ່ນ chatbots ແລະຜູ້ຊ່ວຍດິຈິຕອນ.
ມີຫຼາຍດ້ານທີ່ເຮັດໃຫ້ Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ດີສໍາລັບໂຄງການ NLP, ລວມທັງ syntax ງ່າຍດາຍແລະ semantics ໂປ່ງໃສ. ນັກພັດທະນາຍັງສາມາດເຂົ້າເຖິງຊ່ອງທາງການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ດີເລີດສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງກັບພາສາແລະເຄື່ອງມືອື່ນໆ.
ບາງທີລັກສະນະທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ Python ສໍາລັບ NLP ແມ່ນວ່າມັນໃຫ້ນັກພັດທະນາທີ່ມີເຄື່ອງມື NLP ແລະຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາຈັດການກັບວຽກງານຈໍານວນຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນ: ການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້, ການຈັດປະເພດເອກະສານ, ການ tagging ບາງສ່ວນຂອງການປາກເວົ້າ (POS), vectors ຄໍາ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະອື່ນໆ.
ລອງມາເບິ່ງ 10 ຫ້ອງສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ:
1. ເຄື່ອງມືພາສາທໍາມະຊາດ (NLTK)
Topping ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາແມ່ນ Natural Language Toolkit (NLTK), ເຊິ່ງໄດ້ຖືກພິຈາລະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ NLP. NLTK ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສະຫນັບສະຫນູນວຽກງານເຊັ່ນ: ການຈັດປະເພດ, tagging, stemming, parsing, ແລະການສົມເຫດສົມຜົນ semantic. ມັນມັກຈະຖືກເລືອກໂດຍຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຊອກຫາການມີສ່ວນຮ່ວມໃນຂົງເຂດ NLP ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
NLTK ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍສູງ, ແລະມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງຫນ້າທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນຂອງ NLP. ມັນສະຫນອງທ່ານດ້ວຍຊຸດສູດການຄິດໄລ່ຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຈະເລືອກເອົາຈາກສໍາລັບບັນຫາໃດຫນຶ່ງໂດຍສະເພາະ. NLTK ສະຫນັບສະຫນູນພາສາຕ່າງໆ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຫນ່ວຍງານທີ່ມີຊື່ສໍາລັບຫຼາຍພາສາ.
ເນື່ອງຈາກວ່າ NLTK ເປັນຫ້ອງສະໝຸດການປະມວນຜົນສະຕຣິງ, ມັນໃຊ້ສະຕຣິງເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະສົ່ງຄືນສະຕຣິງ ຫຼືລາຍຊື່ຂອງສະຕຣິງເປັນຜົນຜະລິດ.
Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ NLTK ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ຫໍສະຫມຸດ NLP ທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼາຍທີ່ສຸດ
- ສ່ວນຂະຫຍາຍພາກສ່ວນທີສາມ
- cons:
- ການຮຽນຮູ້ເສັ້ນໂຄ້ງ
- ຊ້າໃນບາງຄັ້ງ
- ບໍ່ມີຕົວແບບເຄືອຂ່າຍ neural
- ພຽງແຕ່ແຍກຂໍ້ຄວາມເປັນປະໂຫຍກ
2. ສະປາຊີ
SpaCy ເປັນຫ້ອງສະໝຸດ NLP ແຫຼ່ງເປີດທີ່ອອກແບບຢ່າງຈະແຈ້ງສຳລັບການນຳໃຊ້ການຜະລິດ. SpaCy ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາສ້າງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສາມາດປະມວນຜົນ ແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ຄວາມຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ. ຫໍສະຫມຸດ Python ມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງລະບົບຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດແລະລະບົບການສະກັດຂໍ້ມູນ.
ຫນຶ່ງໃນຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນອື່ນໆຂອງ spaCy ແມ່ນວ່າມັນສະຫນັບສະຫນູນ tokenization ສໍາລັບຫຼາຍກ່ວາ 49 ພາສາຂໍຂອບໃຈກັບມັນໄດ້ຖືກ loaded ກັບຕົວແບບສະຖິຕິທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມແລະ vectors ຄໍາ. ບາງກໍລະນີທີ່ໃຊ້ສໍາລັບ spaCy ປະກອບມີການຄົ້ນຫາອັດຕະໂນມັດ, ການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດ, ການວິເຄາະການທົບທວນຄືນອອນໄລນ໌, ສະກັດຫົວຂໍ້ທີ່ສໍາຄັນ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງການໃຊ້ spaCy ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ໄວ
- ງ່າຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້
- ດີເລີດສໍາລັບຜູ້ພັດທະນາຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ
- ອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural ສໍາລັບຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ
- cons:
- ບໍ່ປ່ຽນແປງໄດ້ຄືກັບຫ້ອງສະໝຸດອື່ນໆເຊັ່ນ NLTK
3. Gensim
ຫໍສະຫມຸດ Python ອັນດັບຫນຶ່ງສໍາລັບ NLP ແມ່ນ Gensim. ໃນເບື້ອງຕົ້ນໄດ້ຖືກພັດທະນາສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງຫົວຂໍ້, ຫ້ອງສະຫມຸດໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານຕ່າງໆຂອງ NLP, ເຊັ່ນ: ການສ້າງດັດສະນີເອກະສານ. Gensim ອີງໃສ່ສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອປະມວນຜົນການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ RAM.
ດ້ວຍການໂຕ້ຕອບ intuitive ຂອງມັນ, Gensim ບັນລຸການປະຕິບັດ multicore ທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງ algorithms ເຊັ່ນ Latent Semantic Analysis (LSA) ແລະ Latent Dirichlet Allocation (LDA). ບາງກໍລະນີການນໍາໃຊ້ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງຫ້ອງສະຫມຸດລວມມີການຊອກຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງຂໍ້ຄວາມແລະການປ່ຽນຄໍາສັບແລະເອກະສານເປັນ vectors.
Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ Gensim ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- intuitive interface
- ສາມາດຂະຫຍາຍ
- ການປະຕິບັດປະສິດທິພາບຂອງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ LSA ແລະ LDA
- cons:
- ອອກແບບມາເພື່ອການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງ
- ມັກຈະຕ້ອງຖືກນໍາໃຊ້ກັບຫ້ອງສະຫມຸດອື່ນໆເຊັ່ນ NLTK
5. CoreNLP
Stanford CoreNLP ແມ່ນຫ້ອງສະໝຸດທີ່ປະກອບດ້ວຍເຄື່ອງມືເທັກໂນໂລຍີພາສາມະນຸດຫຼາກຫຼາຍຊະນິດທີ່ຊ່ວຍໃນການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືການວິເຄາະທາງພາສາໃຫ້ກັບບົດເລື່ອງໃດໜຶ່ງ. CoreNLP ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສະກັດຄຸນສົມບັດຂໍ້ຄວາມທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຊື່, ການແທັກບາງສ່ວນຂອງການເວົ້າ, ແລະອື່ນໆອີກດ້ວຍລະຫັດສອງສາມແຖວ.
ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງ CoreNLP ແມ່ນວ່າມັນລວມເອົາເຄື່ອງມື Stanford NLP ເຊັ່ນ parser, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, tagger ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການປາກເວົ້າ (POS), ແລະຊື່ຫນ່ວຍງານຮັບຮູ້ (NER). ມັນສະຫນັບສະຫນູນຫ້າພາສາທັງຫມົດ: ພາສາອັງກິດ, Arabic, ຈີນ, ເຍຍລະມັນ, ຝຣັ່ງ, ແລະແອສປາໂຍນ.
Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ CoreNLP ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ງ່າຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້
- ສົມທົບວິທີການຕ່າງໆ
- ໃບອະນຸຍາດແຫຼ່ງເປີດ
- cons:
- ການໂຕ້ຕອບລ້າສະໄຫມ
- ບໍ່ມີອໍານາດຄືກັບຫ້ອງສະຫມຸດອື່ນໆເຊັ່ນ spaCy
5. ຮູບແບບ
ຮູບແບບເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທັງຫມົດໃນຫນຶ່ງສໍາລັບ NLP. ມັນເປັນຫ້ອງສະຫມຸດອະເນກປະສົງທີ່ສາມາດຈັດການ NLP, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະເຄືອຂ່າຍ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະການເບິ່ງເຫັນ. ມັນປະກອບມີໂມດູນສໍາລັບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຈາກວິສະວະກອນຄົ້ນຫາ, ວິກິພີເດຍ, ແລະເຄືອຂ່າຍສັງຄົມ.
ຮູບແບບໄດ້ຖືກພິຈາລະນາເປັນຫນຶ່ງໃນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດສໍາລັບວຽກງານ NLP, ສະຫນອງຄຸນນະສົມບັດເຊັ່ນ: ການຊອກຫາ superlatives ແລະການປຽບທຽບ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຊອກຄົ້ນຫາຄວາມຈິງແລະຄວາມຄິດເຫັນ. ຄຸນນະສົມບັດເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ມັນໂດດເດັ່ນໃນບັນດາຫ້ອງສະຫມຸດຊັ້ນນໍາອື່ນໆ.
Pros ແລະ Cons ຂອງການໃຊ້ Pattern ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ການບໍລິການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນເວັບ
- ການວິເຄາະເຄືອຂ່າຍແລະການເບິ່ງເຫັນ
- cons:
- ຂາດການເພີ່ມປະສິດທິພາບສໍາລັບບາງວຽກ NLP
6. TextBlob
ທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບນັກພັດທະນາທີ່ກໍາລັງຊອກຫາເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ NLP ໃນ Python, TextBlob ສະຫນອງການກະກຽມທີ່ດີສໍາລັບ NLTK. ມັນມີການໂຕ້ຕອບທີ່ງ່າຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້ທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ເລີ່ມໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວຮຽນຮູ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ NLP ຂັ້ນພື້ນຖານເຊັ່ນການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກແລະການສະກັດຄໍາສັບຕ່າງໆ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບ TextBlob ແມ່ນການແປພາສາ, ເຊິ່ງປະທັບໃຈກັບລັກສະນະທີ່ສັບສົນຂອງມັນ. ດ້ວຍວ່າ, TextBlob ສືບທອດແບບຟອມ NLTK ທີ່ມີປະສິດຕິພາບຕໍ່າ, ແລະມັນບໍ່ຄວນຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຜະລິດຂະຫນາດໃຫຍ່.
Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ TextBlob ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ຍິ່ງໃຫຍ່ ສຳ ລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ
- ສະຫນອງພື້ນຖານສໍາລັບ NLTK
- ໃຊ້ງານໄດ້ງ່າຍ
- cons:
- ປະສິດທິພາບຕໍ່າທີ່ສືບທອດມາຈາກ NLTK
- ບໍ່ດີສໍາລັບການນໍາໃຊ້ການຜະລິດຂະຫນາດໃຫຍ່
7. PyNLPI
PyNLPI, ເຊິ່ງອອກສຽງເປັນ 'ໝາກນັດ,' ແມ່ນອີກໜຶ່ງຫໍສະໝຸດ Python ສໍາລັບ NLP. ມັນມີໂມດູນ Python ທີ່ສ້າງຂຶ້ນເອງສໍາລັບວຽກງານ NLP, ແລະຫນຶ່ງໃນລັກສະນະສູງສຸດຂອງມັນແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ກວ້າງຂວາງສໍາລັບການເຮັດວຽກກັບ FoLiA XML (ຮູບແບບສໍາລັບຄໍາບັນຍາຍພາສາ).
ແຕ່ລະໂມດູນແລະການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ແບ່ງອອກແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບວຽກງານ NLP ມາດຕະຖານແລະກ້າວຫນ້າ. ບາງວຽກງານເຫຼົ່ານີ້ລວມມີການສະກັດເອົາ n-grams, ລາຍຊື່ຄວາມຖີ່, ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ງ່າຍດາຍຫຼືສະລັບສັບຊ້ອນ.
Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ PyNLPI ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ການສະກັດເອົາ n-grams ແລະວຽກງານພື້ນຖານອື່ນໆ
- ໂຄງສ້າງແບບໂມດູນ
- cons:
- ເອກະສານຈຳກັດ
ໃນເບື້ອງຕົ້ນການຂະຫຍາຍຂອງພາກສ່ວນທີສາມໃຫ້ກັບຫ້ອງສະຫມຸດ SciPy, scikit-learn ປະຈຸບັນເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ແບບດ່ຽວໃນ Github. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍບໍລິສັດໃຫຍ່ເຊັ່ນ Spotify, ແລະມີປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງໃນການນໍາໃຊ້ມັນ. ສໍາລັບອັນຫນຶ່ງ, ມັນເປັນປະໂຫຍດສູງສໍາລັບລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຄລາສສິກ, ເຊັ່ນ: ສໍາລັບການກວດສອບ spam, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການສ້າງການຄາດຄະເນແລະການແບ່ງສ່ວນຂອງລູກຄ້າ.
ດ້ວຍວ່າ, scikit-learn ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານ NLP ເຊັ່ນການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ, ເຊິ່ງເປັນຫນຶ່ງໃນວຽກງານທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ອັນດັບຫນຶ່ງແມ່ນການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ເຊິ່ງ scikit-learn ສາມາດຊ່ວຍປະຕິບັດການວິເຄາະຄວາມຄິດເຫັນຫຼືຄວາມຮູ້ສຶກຜ່ານຂໍ້ມູນ.
Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ PyNLPI ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ອະເນກປະສົງທີ່ມີລະດັບຂອງແບບຈໍາລອງແລະສູດການຄິດໄລ່
- ສ້າງຂຶ້ນໃນ SciPy ແລະ NumPy
- ບັນທຶກການພິສູດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນຊີວິດຈິງ
- cons:
- ສະຫນັບສະຫນູນຈໍາກັດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເລິກ
9. polyglot
ໃກ້ຈະສິ້ນສຸດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາແມ່ນ Polyglot, ເຊິ່ງເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ python ແຫຼ່ງເປີດທີ່ໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດການປະຕິບັດ NLP ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ອີງຕາມ Numpy, ມັນເປັນຫ້ອງສະຫມຸດໄວຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອທີ່ສະເຫນີຄໍາສັ່ງທີ່ອຸທິດຕົນຫຼາຍຊະນິດ.
ຫນຶ່ງໃນເຫດຜົນທີ່ Polyglot ມີປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບ NLP ແມ່ນວ່າມັນສະຫນັບສະຫນູນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຫຼາຍພາສາຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ເອກະສານຂອງມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມັນສະຫນັບສະຫນູນ tokenization ສໍາລັບ 165 ພາສາ, ການກວດສອບພາສາສໍາລັບ 196 ພາສາ, ແລະການ tagging ບາງສ່ວນຂອງການປາກເວົ້າສໍາລັບ 16 ພາສາ.
Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ Polyglot ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ຫຼາຍພາສາທີ່ມີເກືອບ 200 ພາສາຂອງມະນຸດໃນບາງວຽກ
- ສ້າງຂຶ້ນຢູ່ເທິງສຸດຂອງ NumPy
- cons:
- ຊຸມຊົນຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າເມື່ອປຽບທຽບກັບຫ້ອງສະຫມຸດອື່ນໆເຊັ່ນ NLTK ແລະ spaCy
10. PyTorch
ປິດບັນຊີລາຍຊື່ຂອງ 10 ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ NLP ຂອງພວກເຮົາແມ່ນ PyTorch, ຫ້ອງສະຫມຸດ open-source ທີ່ສ້າງໂດຍທີມງານຄົ້ນຄ້ວາ AI ຂອງ Facebook ໃນປີ 2016. ຊື່ຂອງຫໍສະຫມຸດແມ່ນມາຈາກ Torch, ເຊິ່ງເປັນກອບການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງຂຽນໃນພາສາການຂຽນໂປລແກລມ Lua. .
PyTorch ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະຕິບັດວຽກງານຫຼາຍຢ່າງ, ແລະມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເລິກເຊັ່ນ NLP ແລະວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ.
ບາງດ້ານທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ PyTorch ປະກອບມີການປະຕິບັດຄວາມໄວສູງຂອງມັນ, ເຊິ່ງມັນສາມາດບັນລຸໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຈັດການກາຟທີ່ຫນັກຫນ່ວງ. ມັນຍັງເປັນຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ສາມາດດໍາເນີນການກ່ຽວກັບໂປເຊດເຊີທີ່ງ່າຍດາຍຫຼື CPUs ແລະ GPUs. PyTorch ມີ APIs ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຂະຫຍາຍຫ້ອງສະຫມຸດໄດ້, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຊຸດເຄື່ອງມືພາສາທໍາມະຊາດ.
Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ Pytorg ສໍາລັບ NLP:
- pros:
- ໂຄງຮ່າງທີ່ເຂັ້ມແຂງ
- ເວທີຄລາວ ແລະລະບົບນິເວດ
- cons:
- ຊຸດເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທົ່ວໄປ
- ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມຮູ້ໃນຄວາມເລິກຂອງຫຼັກ NLP algorithms
Alex McFarland ເປັນນັກຂ່າວ AI ແລະນັກຂຽນທີ່ຄົ້ນຫາການພັດທະນາຫລ້າສຸດໃນປັນຍາປະດິດ. ລາວໄດ້ຮ່ວມມືກັບ AI startups ແລະສິ່ງພິມຕ່າງໆໃນທົ່ວໂລກ.
ທ່ານອາດຈະມັກ
10 ຫ້ອງສະຫມຸດປະມວນຜົນຮູບພາບທີ່ດີທີ່ສຸດໃນ Python
10 ຫໍສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເລິກ
10 ຫໍສະໝຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ AI
10 ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ
7 ຫຼັກສູດ ແລະ ການຢັ້ງຢືນ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດ (ເດືອນມິຖຸນາ 2024)
10 ເຄື່ອງມືທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດ (ເດືອນມິຖຸນາ 2024)