Coupled pattern learner
ಕಪಲ್ಡ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಲರ್ನರ್ (ಸಿಪಿಎಲ್) ಒಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಬೂಟ್-ಸ್ಟ್ರಾಪ್ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಚಲನೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳ ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಪಲ್ಡ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಲರ್ನರ್ ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ, ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಆಂಟಾಲಜಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸಿಪಿಎಲ್ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಕಾರ್ಲ್ಸನ್, ಜಸ್ಟಿನ್ ಬೆಟ್ರಿಡ್ಜ್, ಎಸ್ಟೆವಮ್ ಆರ್. ಹ್ರುಷ್ಕಾ ಜೂನಿಯರ್ ಮತ್ತು ಟಾಮ್ ಎಮ್. ಮಿಚೆಲ್ ಅವರು 2009ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. ಸಿಪಿಎಲ್ ಅವಲೋಕನವು ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಅನೇಕ ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವವರ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಿಪಿಎಲ್ನ ಹಿಂದಿನ ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ, 'ಕೋಚ್' ನಂತಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ನ ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ತರಬೇತಿಯು ವಿವಿಧ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧದ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅನೇಕ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಸಿ. ಪಿ. ಎಲ್. ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 'ಕೋಚ್ (x)' ಎಂದರೆ 'ವ್ಯಕ್ತಿ (x)' ಮತ್ತು 'ಸ್ಪೋರ್ಟ್ (x) ಅಲ್ಲ'. ಸಿ. ಪಿ. ಎಲ್. ವಿವರಣೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಜೋಡಣೆಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಸಿಪಿಎಲ್ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಎರಡು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮ್ಯತೆಯ ನಡುವಿನ ಹಂಚಿಕೆಯು ತಾರ್ಕಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಸಂಬಂಧದ ವಾದದ ಪ್ರಕಾರ-ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಸಾಮ್ಯತೆಯ ನಡುವಿನ ಹಂಚಿಕೆಯು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಆಂಟಾಲಜಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಪಿ ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುವ ಇತರ ಸಾಮ್ಯತೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 'ಎ' ಯು 'ಬಿ' ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿದ್ದರೆ, 'ಎ' ಯ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿದರ್ಶನಗಳಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು 'ಬಿ' ಗೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳಾಗುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 'ಬೋಸ್ಟನ್' ಮತ್ತು 'ಮೇಯರ್ ಆಫ್ ಆರ್ಗ್1' ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ 'ನಗರ' ವು 'ವಿಜ್ಞಾನಿ' ಯೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿದ್ದರೆ, 'ಬೋಸ್ಟನ್' ಮತ್ತು 'ಮೇಯರ್ ಆಫ್ ಆರ್ಗ್1' ಕ್ರಮವಾಗಿ 'ವಿಜ್ಞಾನಿ' ಗೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ವರ್ಗದ ಉಪವಿಭಾಗವೆಂದು ಘೋಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 'ಕ್ರೀಡಾಪಟು' ಎಂದರೆ 'ವ್ಯಕ್ತಿ' ಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ರಿಲೇಷನ್ ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಟೈಪ್-ಚೆಕಿಂಗ್ ಇದು ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗಗಳ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಬಳಸುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಪರಿಶೀಲನಾ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 'ಸಿಇಒಒ' ಸಂಬಂಧದ ವಾದಗಳನ್ನು 'ವ್ಯಕ್ತಿ' ಮತ್ತು 'ಕಂಪನಿ' ವರ್ಗಗಳೆಂದು ಘೋಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎರಡು ನಾಮಪದ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾದ ವಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದವು ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸದ ಹೊರತು ಸಿಪಿಎಲ್ ಒಂದು ಜೋಡಿ ನಾಮಪದ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿವರಣೆ ಈ ಕೆಳಗಿನವು ಸಿಪಿಎಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ತ್ವರಿತ ಸಾರಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ಃ ಆಂಟಾಲಜಿ ಒ, ಮತ್ತು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕಾರ್ಪಸ್ ಸಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಃ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಿಡಿಕೇಟ್ಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನಿದರ್ಶನಗಳು/ಮಾದರಿಗಳು i = 1,2,., φ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಚಾರಗೊಂಡ ಮಾದರಿಗಳು/ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಓ ಡು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ನಿದರ್ಶನಗಳು/ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ p ಅನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿ; ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು; RANK ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ನಿದರ್ಶನಗಳು/ಮಾದರಿಗಳು; ಉನ್ನತ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ; ಎಂಡ್ ಎಂಡ್ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು-ಪಾರ್ಟ್-ಆಫ್-ಸ್ಪೀಚ್ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ ವಾಕ್ಯಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು, ಒಂದೇ-ಅಪರೂಪದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ವಿಶೇಷ ಸಂಬಂಧಗಳು, ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ಉಪಗುಂಪು ಸಂಬಂಧಗಳು, ಎಲ್ಲಾ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಬೀಜ ನಿದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಬೀಜ ಮಾದರಿಗಳು. ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಷನ್ ಸಿಪಿಎಲ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿನ ಆ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ಸಂಭವಿಸುವ ನಾಮಪದ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹೊಸದಾಗಿ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಿಪಿಎಲ್ ಉದ್ಧರಣಗಳು, ವರ್ಗ ನಿದರ್ಶನಗಳು ವರ್ಗದ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಬಂಧ ನಿದರ್ಶನಗಳು ಸಂಬಂಧ ಮಾದರಿಗಳು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಶೋಧನೆ ನಿದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಶೋಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿದರ್ಶನವು ಪಠ್ಯ ಸಂಗ್ರಹದಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಪ್ರಚಾರದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ಸಂಭವಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಚಾರದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಸಹ-ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಎಣಿಕೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಸಹ-ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಎಣಿಕೆಗಿಂತ ಕನಿಷ್ಠ ಮೂರು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಸಿಪಿಎಲ್ ಅವರು ಸಹ-ಸಂಭವಿಸುವ ಬಡ್ತಿ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಬಡ್ತಿ ಸಿಪಿಎಲ್ ತಮ್ಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಂಕಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯ ಗರಿಷ್ಠ 100 ನಿದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು 5 ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಡ್ತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಪ್ರಚಾರದ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ನಿದರ್ಶನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ಸಂಭವಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆಟಾ-ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಲರ್ನರ್ ಮೆಟಾ-ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಲರ್ನರ್ (ಎಂಬಿಎಲ್) ಅನ್ನು ಸಹ ಸಿಪಿಎಲ್ನ ಲೇಖಕರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಮೆಟಾ-ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪ್ ಕಲಿಯುವವರು ಬಹು-ವೀಕ್ಷಣೆಯ ನಿರ್ಬಂಧದೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ತಂತ್ರಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಹೊರತೆಗೆಯುವವರು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಮೇಲೆ ಜೋಡಣೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ತಂತ್ರಗಳಿಂದಾದ ದೋಷಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಎಂ. ಬಿ. ಎಲ್ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂ. ಬಿ. ಎಲ್. ನ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ಃ ಆಂಟಾಲಜಿ ಒ, ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ε ಔಟ್ಪುಟ್ಃ i = 1,2, ಗೆ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಿಡಿಕೇಟ್ಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನಿದರ್ಶನಗಳು., ≤ o ನಲ್ಲಿ p ಅನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿ, o ನಲ್ಲಿ e ಅನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿ, ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬಡ್ತಿ ಪಡೆದ ನಿದರ್ಶನಗಳೊಂದಿಗೆ e ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು p ಗಾಗಿ ಹೊಸ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ; ಪರಸ್ಪರ-ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಟೈಪ್-ಚೆಕಿಂಗ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸಿ; ಎಲ್ಲಾ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ; ಎಂಬಿಎಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುವ ಎಂಡ್ ಎಂಡ್ ಸಬಾರ್ಡಿನೇಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಯಾವುದೇ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಅವರು ಪ್ರತಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಎಂಬಿಎಲ್ಗೆ ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಎಂಬಿಎಲ್ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರಬಂಧದ ಲೇಖಕರು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜ್ಞಾನದ ಭಂಡಾರಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಸಿಪಿಎಲ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಫ್ರೀಬೇಸ್ ಸಹ-ತರಬೇತಿ ಎಂದಿಗೂ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳದ ಭಾಷಾ ಕಲಿಕೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ