حزمة مبنية على لغة Java معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية، تصنيف النصوص، ونمذجة المواضيع.
معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية وتعلم الآلة للنصوص باستخدام Java
MALLET هي حزمة مبنية على Java مصممة لمعالجة اللغة الطبيعية الإحصائية، تصنيف المستندات، التجميع، ونمذجة المواضيع. وهي مناسبة لعلماء البيانات والمطورين الذين يسعون لمعالجة مجموعات النصوص باستخدام خوارزميات تعلم الآلة المثبتة.
تتميز الأداة بتحويل فعالة للنصوص إلى ميزات باستخدام أنابيب مرنة، إلى جانب تطبيقات لتخصيص Dirichlet الكامن، والحقول العشوائية الشرطية، ومصنفات Naive Bayes. وهي تتضمن إجراءات تحسين عددية مثل Limited Memory BFGS لدعم خوارزميات معالجة النصوص هذه.
وهي مناسبة لمطوري Java والباحثين الذين يبنون خطوط أنابيب مخصصة لتصنيف النصوص ووسم التسلسلات. وهي غير مناسبة للفرق التي تبحث عن خدمة ويب جاهزة للاستخدام أو غير المبرمجين الذين يحتاجون إلى واجهة مستخدم رسومية.
تتضمن تطبيقات تعتمد على العينات لتخصيص Dirichlet الكامن، LDA الهرمي، وتخصيص Pachinko.
يحول المستندات النصية إلى تمثيلات عددية من خلال التعامل مع التجزئة، الكلمات المتوقفة، ومجهات التعداد.
تطبق نماذج ماركوف الخفية، ونماذج ماركوف للإنتاجية القصوى، والحقول العشوائية الشرطية لمهام الاستخراج.
توفر خوارزميات تشمل Naive Bayes، الإنتاجية القصوى، أشجار القرار، AdaBoost، وBagging.
البرنامج مجاني للاستخدام، والتكلفة الوحيدة هي وقت الهندسة اللازم للبناء، والدمج، وتشغيله بنفسك.
870 وظيفة مفتوحة عن بعد في تدريب الذكاء الاصطناعي، آخر تحديث ١٤ نوفمبر ٢٠٢٦؛ أجر معظمها $20–$170 في الساعة. منها 2 وظائف تطلب متحدثين بالعربية. يعرضها ذكائي مجانًا، والتقديم يتم على منصة جهة التوظيف.
أدوات الذكاء الاصطناعي المُراجَعة هذه تؤدي المهمة فوراً — من دليلنا المُقيَّم.
كتب MALLET بالكامل بلغة Java ويتطلب Java 17 أو أعلى.
نعم، يمكنك إضافته تبعية Maven باستخدام الإحداثيات المتوفرة في ملف pom.xml الخاص بك.
شاهد Zekai أولاً في جوجل