10 ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ

Python ຖືກພິຈາລະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ວຽກງານ. Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງເມື່ອປຽບທຽບກັບພາສາຕົ້ນຕໍອື່ນໆ, ແລະມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຍ້ອນຄໍາສັ່ງແລະ syntax ຄ້າຍຄືພາສາອັງກິດ. ອີກປະການຫນຶ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພາສາການຂຽນໂປລແກລມ Python ແມ່ນວ່າມັນປະກອບດ້ວຍຫ້ອງສະຫມຸດ open-source ຈໍານວນຫລາຍ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບວຽກງານທີ່ກວ້າງຂວາງ. 

Python ແລະ NLP

ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຼື NLP, ແມ່ນສາຂາຂອງ 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
  • ງ່າຍ​ທີ່​ຈະ​ນໍາ​ໃຊ້
  • 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). ມັນ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ຫ້າ​ພາ​ສາ​ທັງ​ຫມົດ​: ພາ​ສາ​ອັງ​ກິດ​, Arabic​, ຈີນ​, ເຍຍ​ລະ​ມັນ​, ຝຣັ່ງ​, ແລະ​ແອ​ສ​ປາ​ໂຍນ​. 

Pros ແລະ Cons ຂອງການນໍາໃຊ້ CoreNLP ສໍາລັບ NLP: 

• pros:
  • ງ່າຍ​ທີ່​ຈະ​ນໍາ​ໃຊ້
  • 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. ມັນ​ມີ​ການ​ໂຕ້​ຕອບ​ທີ່​ງ່າຍ​ທີ່​ຈະ​ນໍາ​ໃຊ້​ທີ່​ເຮັດ​ໃຫ້​ຜູ້​ເລີ່ມ​ໄດ້​ຢ່າງ​ວ່ອງ​ໄວ​ຮຽນ​ຮູ້​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ NLP ຂັ້ນ​ພື້ນ​ຖານ​ເຊັ່ນ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຄວາມ​ຮູ້​ສຶກ​ແລະ​ການ​ສະ​ກັດ​ຄໍາ​ສັບ​ຕ່າງໆ​. 

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 

8. scikit- ຮຽນຮູ້

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 ແລະ ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ. 

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
  • ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ຄວາມ​ຮູ້​ໃນ​ຄວາມ​ເລິກ​ຂອງ​ຫຼັກ NLP algorithms​