Mallet
सांख्यिकीय NLP, टेक्स्ट वर्गीकरण और टॉपिक मॉडलिंग के लिए जावा-आधारित पैकेज।
जावा में टेक्स्ट के लिए सांख्यिकीय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग
MALLET सांख्यिकीय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, दस्तावेज़ वर्गीकरण, क्लस्टरिंग और टॉपिक मॉडलिंग के लिए डिज़ाइन किया गया एक जावा-आधारित पैकेज है। यह डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जो स्थापित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके टेक्स्ट संग्रह को प्रोसेस करना चाहते हैं।
यह क्या है
यह टूलकिट लचीले पाइप का उपयोग करके कुशल टेक्स्ट-टू-फीचर रूपांतरण के साथ-साथ लेटेंट डिरिचलेट एलोकेशन, कंडीशनल रैंडम फील्ड्स और नेविश बेयेस क्लासिफ़ायर के कार्यान्वयन की सुविधा देता है। इसमें इन टेक्स्ट-प्रोपसेसिंग एल्गोरिदम का समर्थन करने के लिए लिमिटेड मेमोरी BFGS जैसे संख्यात्मक अनुकूलन रूटीन शामिल हैं।
किसके लिए
यह कस्टम टेक्स्ट वर्गीकरण और सीक्वेंस टैगिंग पाइपलाइन बनाने वाले जावा डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है। यह टर्नकी वेब सेवा चाहने वाली टीमों या ग्राफिकल यूजर इंटरफेस की आवश्यकता वाले गैर-प्रोग्रामरों के लिए उपयुक्त नहीं है।
मुख्य विशेषताएँ
टॉपिक मॉडलिंग टूलकिट
इसमें लेटेंट डिरिचलेट एलोकेशन, पदानुक्रमित LDA, और पचिंको एलोकेशन के सैंपलिंग-आधारित कार्यान्वयन शामिल हैं।
लचीला पाइप सिस्टम
टोकनीकरण, स्टॉपवर्ड्स और काउंट वेक्टर को संभालकर टेक्स्ट दस्तावेजों को संख्यात्मक प्रस्तुतियों में बदलता है।
सीक्वेंस टैगिंग एल्गोरिदम
निष्कर्षण कार्यों के लिए हिडन मार्कोव मॉडल, मैक्सिमम एंट्रॉपी मार्कोव मॉडल और कंडीशनल रैंडम फील्ड्स को लागू करता है।
व्यापक क्लासिफ़ायर लाइब्रेरी
नेविश बेयेस, मैक्सिमम एंट्रॉपी, डिसीजन ट्री, एडाबूस्ट और बैगिंग सहित एल्गोरिदम प्रदान करता है।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- टॉपिक मॉडलिंग, वर्गीकरण और सीक्वेंस प्रेडिक्शन के लिए एल्गोरिदम का व्यापक संग्रह
- टेक्स्ट को संख्यात्मक काउंट वेक्टर में बदलने के लिए लचीला पाइप आर्किटेक्चर
- पॉيليलिंगुअल टॉपिक मॉडल और पदानुक्रमित पचिंको एलोकेशन जैसे विशेष मॉडल शामिल हैं
- Maven के माध्यम से सीधे जावा प्रोजेक्ट्स में एकीकृत किया जा सकता है
कहाँ कमी है
- स्रोत से बनाने और चलाने के लिए Java 17 और Maven 3.6 की आवश्यकता है
- प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए जावा विकास और कमांड-लाइन इंटरफेस से परिचित होना आवश्यक है
- गैर-प्रोग्रामरों के लिए कोई ग्राफिकल यूजर इंटरफेस प्रदान नहीं किया गया है
मूल्य & लाइसेंस
यह सॉफ्टवेयर उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है, और एकमात्र लागत इसे स्वयं बनाने, एकीकृत करने और चलाने के लिए आवश्यक इंजीनियरिंग समय है।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
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सामान्य प्रश्न
MALLET किस प्रोग्रामिंग भाषा में लिखा गया है?
MALLET पूरी तरह से जावा में लिखा गया है और इसके लिए Java 17 या उच्चतर संस्करण की आवश्यकता है।
क्या मैं अपने स्वयं के जावा प्रोजेक्ट में एक लाइब्रेरी के रूप में MALLET का उपयोग कर सकता हूँ?
हाँ, आप इसे अपनी pom.xml फ़ाइल में दिए गए कोऑर्डिनेट्स का उपयोग करके Maven डिपेंडेंसी के रूप में जोड़ सकते हैं।
