သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုအတွက် အကောင်းဆုံး Python Libraries 10 ခု

Python သည် အကောင်းဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားအဖြစ် ကျယ်ပြန့်စွာ သတ်မှတ်ခံထားရပြီး ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း လုပ်ငန်းများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ Python သည် အခြားသော ပင်မဘာသာစကားများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အလွန်ထိရောက်သော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ၎င်း၏အင်္ဂလိပ်လို command များနှင့် syntax ကြောင့် စတင်သူများအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Python ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကား၏ အကောင်းဆုံးသော လက္ခဏာရပ်များထဲမှ နောက်ထပ်တစ်ခုမှာ ၎င်းတွင် လုပ်ငန်းဆောင်တာများစွာအတွက် အသုံးဝင်စေသည့် open-source libraries အများအပြားပါရှိသည်။ 

Python နှင့် NLP

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် NLP သည် သဘာဝလူ့ဘာသာစကားများ၏ အဓိပ္ပါယ်နှင့် အဓိပ္ပါယ်များကို နားလည်ရန် ရည်ရွယ်သည့် AI နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ကြားရေးနယ်ပယ်သည် chatbots နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဘာသာစကားဗေဒနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနယ်ပယ်များမှ နည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ 

၎င်း၏ရိုးရှင်းသော syntax နှင့် transparent semantics အပါအဝင် Python သည် NLP ပရောဂျက်များအတွက် ကောင်းမွန်သော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်စေသည့် ကဏ္ဍများစွာရှိသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် အခြားဘာသာစကားများနှင့် ကိရိယာများနှင့် ပေါင်းစည်းရန်အတွက် အလွန်ကောင်းမွန်သော ပံ့ပိုးကူညီမှုလမ်းကြောင်းများကိုလည်း ရယူနိုင်သည်။ 

NLP အတွက် Python ၏ အကောင်းဆုံး ရှုထောင့်မှာ ၎င်းသည် developer များအား NLP ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များ အများအပြားကို ၎င်းတို့အား ခေါင်းစဉ်ပုံစံ ဖန်တီးခြင်း၊ စာရွက်စာတမ်း အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း စကားပြောဆိုခြင်း (POS) တဂ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများစွာကို ကိုင်တွယ်နိုင်စေမည့် NLP ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ စကားလုံး vectors၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အခြားအရာများ။ 

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုအတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် ၁၀ ခုကို ကြည့်ကြရအောင်။ 

1. သဘာဝ ဘာသာစကား ကိရိယာအစုံ (NLTK) 

ကျွန်ုပ်တို့၏စာရင်းတွင် ထိပ်ဆုံးက NLP အတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက်ဟု အများအားဖြင့် ယူဆထားသည့် Natural Language Toolkit (NLTK) ဖြစ်သည်။ NLTK သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ တဂ်ခြင်း၊ အရင်းခံခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ဆင်ခြင်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ NLP နှင့် machine learning နယ်ပယ်များတွင် ပါဝင်ပတ်သက်လိုသော အစပြုသူများမှ မကြာခဏ ရွေးချယ်လေ့ရှိသည်။ 

NLTK သည် အလွန်စွယ်စုံရသော စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော NLP လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖန်တီးရန် ကူညီပေးသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား မည်သည့်ပြဿနာအတွက်မဆို ရွေးချယ်ရန် algorithms အများအပြားကို ပေးဆောင်သည်။ NLTK သည် အမျိုးမျိုးသောဘာသာစကားများအပြင် ဘာသာစကားပေါင်းစုံအတွက် အမည်ပေးထားသည့်အရာများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ 

NLTK သည် string processing library တစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် strings များကို input အဖြစ်ယူကာ strings သို့မဟုတ် strings စာရင်းများကို output အဖြစ် ပြန်ပေးသည်။ 

NLP အတွက် NLTK ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • လူသိအများဆုံး NLP စာကြည့်တိုက်
  • ပြင်ပကုမ္ပဏီ တိုးချဲ့မှုများ
• Cons: 
  • သင်ယူခြင်းကွေး
  • ခဏခဏ နှေးတယ်။
  • Neural Network မော်ဒယ်များ မရှိပါ။
  • စာကြောင်းများဖြင့်သာ ပိုင်းခြားသည်။

2. spaCy

SpaCy သည် ထုတ်လုပ်မှုအသုံးပြုမှုအတွက် အထူးတလည် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ် NLP စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ SpaCy သည် စာသားအမြောက်အမြားကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး နားလည်နိုင်သော အပလီကေးရှင်းများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ Python စာကြည့်တိုက်ကို သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှုစနစ်များနှင့် သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ယူသည့်စနစ်များတည်ဆောက်ရန်အတွက် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ 

spaCy ၏အခြားအဓိကအကျိုးကျေးဇူးများထဲမှတစ်ခုမှာ၎င်းသည်ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသောစာရင်းအင်းမော်ဒယ်များနှင့်စကားလုံး vector များပါရှိသောကြောင့်၎င်းသည်ဘာသာစကား 49 ကျော်အတွက် tokenization ကိုပံ့ပိုးပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ spaCy အတွက် ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုအချို့တွင် ရှာဖွေမှုအလိုအလျောက်ဖြည့်စွက်ခြင်း၊ အလိုအလျောက်မှန်ကန်ခြင်း၊ အွန်လိုင်းသုံးသပ်ချက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိကအကြောင်းအရာများကို ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အခြားအရာများစွာ ပါဝင်ပါသည်။

NLP အတွက် spaCy အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • လျင်မြန်စွာ
  • အသုံးပြုရလွယ်ကူတယ်
  • အစပြုသူ developer များအတွက်အလွန်ကောင်းမွန်သည်။
  • လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်များပေါ်တွင် အားကိုးသည်။
• Cons: 
  • NLTK ကဲ့သို့ အခြားစာကြည့်တိုက်များကဲ့သို့ လိုက်လျောညီထွေမဖြစ်ပါ။

3. Gensim

NLP အတွက် ထိပ်တန်း Python စာကြည့်တိုက်သည် Gensim ဖြစ်သည်။ ခေါင်းစဉ်ပုံသဏ္ဍာန်အတွက် မူလက တီထွင်ထားသည့် စာကြည့်တိုက်ကို ယခုအခါ NLP လုပ်ငန်းဆောင်တာများဖြစ်သည့် စာရွက်စာတမ်း ညွှန်းကိန်းထုတ်ခြင်းကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုပါသည်။ Gensim သည် RAM ထက်ကြီးသော input ကိုလုပ်ဆောင်ရန် algorithms များကို အားကိုးသည်။ 

၎င်း၏အလိုလိုသိသောအင်တာဖေ့စ်များဖြင့် Gensim သည် Latent Semantic Analysis (LSA) နှင့် Latent Dirichlet Allocation (LDA) ကဲ့သို့သော ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ စာကြည့်တိုက်၏ အခြားသော ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုအချို့တွင် စာသားဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေခြင်းနှင့် စကားလုံးများနှင့် စာရွက်စာတမ်းများကို vector များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ 

NLP အတွက် Gensim အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • အလိုလို interface ကို
  • အရွယ်မှာ
  • LSA နှင့် LDA ကဲ့သို့သော နာမည်ကြီး အယ်လဂိုရီသမ်များကို ထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
• Cons: 
  • ကြီးကြပ်မထားသော စာသားပုံစံအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
  • NLTK ကဲ့သို့သော အခြားသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် မကြာခဏ အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်။

5. CoreNLP 

Stanford CoreNLP သည် စာသားအပိုင်းအစတစ်ခုသို့ ဘာသာဗေဒဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများကို အသုံးချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော လူသားဘာသာစကားနည်းပညာဆိုင်ရာကိရိယာမျိုးစုံပါဝင်သော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ CoreNLP သည် သင့်အား ကုဒ်စာကြောင်းအနည်းငယ်မျှဖြင့် အမည်ပေးထားသည့်အရာ အသိအမှတ်ပြုမှု၊ စကားတစ်စိတ်တစ်ပိုင်း မှတ်သားခြင်း နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သော စာသားဂုဏ်သတ္တိများကို ထုတ်ယူနိုင်စေပါသည်။ 

CoreNLP ၏ထူးခြားသောရှုထောင့်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စကားတစ်စိတ်တစ်ပိုင်း (POS) tagger နှင့် အမည်ပေးထားသည့် အဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုသူ (NER) တို့ကဲ့သို့သော Stanford NLP ကိရိယာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် စုစုပေါင်းဘာသာစကားငါးမျိုးဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသည်- အင်္ဂလိပ်၊ အာရဗီ၊ တရုတ်၊ ဂျာမန်၊ ပြင်သစ်နှင့် စပိန်။ 

NLP အတွက် CoreNLP ကို ​​အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • အသုံးပြုရလွယ်ကူတယ်
  • အမျိုးမျိုးသောချဉ်းကပ်မှုပေါင်းစပ် 
  • Open source လိုင်စင်
• Cons: 
  • ခေတ်မမီသော အင်တာဖေ့စ်
  • spaCy ကဲ့သို့ အခြားသော စာကြည့်တိုက်များလောက် အစွမ်းထက်မည်မဟုတ်ပါ။

5. ပုံစံ

Pattern သည် NLP အတွက် all-in-one Python စာကြည့်တိုက်ကို ရှာဖွေနေသူတိုင်းအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် NLP၊ ဒေတာတူးဖော်မှု၊ ကွန်ရက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် အမြင်အာရုံကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည့် ဘက်စုံသုံးစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်နီယာများ၊ Wikipedia နှင့် လူမှုကွန်ရက်များမှ ဒေတာတူးဖော်ခြင်းအတွက် မော်ဂျူးများ ပါဝင်သည်။ 

Pattern သည် NLP လုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးဝင်ဆုံး ဒစ်ဂျစ်တယ်များထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခံထားရပြီး သာလွန်ကောင်းမွန်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုများကို ရှာဖွေခြင်း၊ အချက်အလက်နှင့် ထင်မြင်ယူဆချက်များကို ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် အခြားထိပ်တန်းစာကြည့်တိုက်များကြားတွင် ထင်ရှားပေါ်လွင်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ 

NLP အတွက် Pattern အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • ဒေတာတူးဖော်ခြင်း ဝဘ်ဝန်ဆောင်မှုများ
  • ကွန်ရက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်း။
• Cons: 
  • အချို့သော NLP လုပ်ငန်းများအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း အားနည်းနေပါသည်။

6. TextBlob

Python တွင် NLP ဖြင့်စတင်လိုသော developer များအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခု၊ TextBlob သည် NLTK အတွက် ကောင်းမွန်သောပြင်ဆင်မှုကို ပေးပါသည်။ ၎င်းတွင် စတင်အသုံးပြုသူများသည် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် နာမ်စကားစုကို ထုတ်ယူခြင်းကဲ့သို့သော အခြေခံ NLP အပလီကေးရှင်းများကို လျင်မြန်စွာ လေ့လာနိုင်စေသည့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်တစ်ခုပါရှိသည်။ 

TextBlob အတွက် ထိပ်တန်းအပလီကေးရှင်းတစ်ခုမှာ ဘာသာပြန်ဆိုမှုများဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ရှုပ်ထွေးသောသဘောသဘာဝကြောင့် အထင်ကြီးစရာကောင်းသည်။ ထိုသို့ပြောခြင်းဖြင့် TextBlob သည် စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်သောပုံစံ NLTK ကိုအမွေဆက်ခံပြီး ၎င်းကို အကြီးစားထုတ်လုပ်မှုအတွက် အသုံးမပြုသင့်ပါ။ 

NLP အတွက် TextBlob အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ။ 

• Pros:
  • အစပြုသူများအဘို့ကြီးသော
  • NLTK အတွက် အခြေခံအချက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
  • Easy-To-အသုံးပြုမှု interface ကို
• Cons: 
  • စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့် NNTK မှ အမွေဆက်ခံသည်။
  • အကြီးစားထုတ်လုပ်မှုအတွက် အဆင်မပြေပါ။

7. PyNLPI 

'နာနတ်သီး' ဟု အသံထွက်သည့် PyNLPI သည် NLP အတွက် နောက်ထပ် Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် NLP လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် စိတ်ကြိုက်လုပ်ထားသော Python modules များပါဝင်ပြီး ၎င်း၏ထိပ်တန်းအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ FoLiA XML (Linguistic Annotation ဖော်မတ်) နှင့် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကျယ်ပြန့်သော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ 

ခွဲခြားထားသော မော်ဂျူးများနှင့် ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုစီသည် စံနှင့်အဆင့်မြင့် NLP လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အသုံးဝင်သည်။ ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာအချို့တွင် n-grams ထုတ်ယူခြင်း၊ ကြိမ်နှုန်းစာရင်းများနှင့် ရိုးရှင်းသော သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။

NLP အတွက် PyNLPI ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • n-grams ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အခြားအခြေခံလုပ်ငန်းများ
  • modular ဖွဲ့စည်းပုံ
• Cons: 
  • ကန့်သတ်စာရွက်စာတမ်း 

8. scikit- လေ့လာပါ

မူလက SciPy စာကြည့်တိုက်အတွက် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း တိုးချဲ့မှုဖြစ်ပြီး ယခုအခါ scikit-learn သည် Github ရှိ သီးခြား Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Spotify ကဲ့သို့ ကုမ္ပဏီကြီးများက အသုံးပြုကြပြီး ၎င်းကို အသုံးပြုရာတွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည်။ တစ်ခုအတွက်၊ ၎င်းသည် စပမ်းရှာဖွေခြင်း၊ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း၊ ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဖောက်သည်ခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော ဂန္တဝင်စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ 

ထိုသို့ပြောခြင်းဖြင့်၊ scikit-learn သည် ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးဆုံးအလုပ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည့် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော NLP လုပ်ဆောင်ချက်များကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထိပ်တန်းအသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ scikit-learn သည် ဒေတာမှတဆင့် ထင်မြင်ယူဆချက်များ သို့မဟုတ် ခံစားချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် စိတ်ဓာတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြစ်သည်။

NLP အတွက် PyNLPI ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • မော်ဒယ်များနှင့် algorithms အကွာအဝေးနှင့်အတူ စွယ်စုံရရှိသည်။
  • SciPy နှင့် NumPy တွင်တည်ဆောက်ထားသည်။
  • လက်တွေ့ဘဝအသုံးချမှုများ၏ သက်သေပြချက်
• Cons: 
  • နက်နဲသောသင်ယူမှုအတွက် အကန့်အသတ်ရှိသော ပံ့ပိုးမှု

9. polyglot

ကျွန်ုပ်တို့၏စာရင်းပြီးဆုံးခါနီးတွင် မတူညီသော NLP လုပ်ဆောင်ချက်များကိုလုပ်ဆောင်ရန်အသုံးပြုသည့် open-source python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Numpy ကို အခြေခံ၍ ၎င်းသည် အထူးသီးသန့် command မျိုးစုံကို ပေးဆောင်နိုင်သော မယုံနိုင်လောက်အောင် မြန်ဆန်သော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ 

Polyglot သည် NLP အတွက် အလွန်အသုံးဝင်သော အကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာ ကျယ်ပြန့်သော ဘာသာစကားပေါင်းစုံ အပလီကေးရှင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏စာရွက်စာတမ်းများတွင် ၎င်းသည် ဘာသာစကား 165 ခုအတွက် တိုကင်ယူခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ဘာသာစကား 196 ခုအတွက် ဘာသာစကားရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ဘာသာစကား 16 ခုအတွက် စကားပြောတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို တဂ်လုပ်ခြင်းတို့ကို ပံ့ပိုးပေးကြောင်း ပြသထားသည်။ 

NLP အတွက် Polyglot ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • အချို့သောလုပ်ငန်းတာဝန်များတွင် လူသားဘာသာစကား 200 နီးပါးဖြင့် ဘာသာစကားမျိုးစုံ
  • NumPy ၏ထိပ်တွင်တည်ဆောက်ထားသည်။
• Cons: 
  • NLTK နှင့် spaCy ကဲ့သို့သော အခြားသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သေးငယ်သော အသိုင်းအဝိုင်း

10 ။ Pythorch

NLP အတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် 10 ခုစာရင်းကို ပိတ်လိုက်ခြင်းသည် Facebook ၏ AI သုတေသနအဖွဲ့မှ 2016 ခုနှစ်တွင် ဖန်တီးထားသော open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်၏အမည်သည် Lua ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်ဖြစ်သည့် Torch မှ ဆင်းသက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ . 

PyTorch သည် သင့်အား လုပ်ဆောင်စရာများစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး NLP နှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်ကဲ့သို့သော နက်နဲသောသင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ 

PyTorch ၏ အကောင်းဆုံး ကဏ္ဍအချို့တွင် လေးလံသော ဂရပ်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင်ပင် ၎င်းသည် ၎င်း၏ မြင့်မားသော အရှိန်အဟုန်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသော ပရိုဆက်ဆာများ သို့မဟုတ် CPU နှင့် GPU များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ PyTorch တွင် သင့်အား ဒစ်ဂျစ်တိုက်တွင် ချဲ့ထွင်နိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သော API များအပြင် သဘာဝဘာသာစကား ကိရိယာတန်ဆာပလာများပါရှိသည်။ 

NLP အတွက် Pytorg ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ 

• Pros:
  • ခိုင်မာသောဘောင်
  • တိမ်တိုက်ပလပ်ဖောင်းနှင့် ဂေဟစနစ်
• Cons: 
  • အထွေထွေစက်သင်ယူမှုကိရိယာအစုံ
  • core NLP algorithms ၏ နက်ရှိုင်းသော အသိပညာ လိုအပ်သည်။