ডেটা মাইনিং-এ আনস্ট্রাকচার্ড টেক্সট: ডকুমেন্ট প্রসেসিং-এ অন্তর্দৃষ্টি আনলক করা

আমরা আগের মতো ডেটা সংগ্রহ করছি এবং 2025 সালের মধ্যে প্রায় এই ডেটার 80% অসংগঠিত হবে। ডেটা মাইনিং এই ডেটাকে আকার দিতে সাহায্য করে, এবং ব্যবসাগুলিকে অবশ্যই তাদের কর্মক্ষমতা, গ্রাহক, বাজারের প্রবণতা ইত্যাদি সম্পর্কে অভ্যন্তরীণ জ্ঞান অর্জনের জন্য অসংগঠিত পাঠ্য বিশ্লেষণে বিনিয়োগ করতে হবে।

অসংগঠিত ডেটা হল অসংগঠিত এবং বিক্ষিপ্ত তথ্যের টুকরো যা একটি ব্যবসার জন্য উপলব্ধ কিন্তু যা একটি প্রোগ্রাম দ্বারা ব্যবহার করা যায় না বা মানুষ সহজেই বুঝতে পারে না। এই ডেটা একটি ডেটা মডেল দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়, এবং এটি কোনও পূর্বনির্ধারিত কাঠামোর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ নয়। ডেটা মাইনিং আমাদের বৃহৎ ডেটা সেটগুলিকে বাছাই এবং প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয় এমন প্যাটার্নগুলি খুঁজে পেতে যা ব্যবসাগুলিকে উত্তর পেতে এবং সমস্যার সমাধান করতে সহায়তা করে৷

অসংগঠিত পাঠ্য বিশ্লেষণে চ্যালেঞ্জ

ইমেল, সোশ্যাল মিডিয়া, ইউজার-জেনারেটেড কন্টেন্ট, ফোরাম, আর্টিকেল, নিউজ এবং কি না সহ বিভিন্ন ফর্ম এবং সোর্সে ডেটা সংগ্রহ করা হয়। বিপুল পরিমাণ ডেটার পরিপ্রেক্ষিতে, ব্যবসাগুলি সম্ভবত সময়ের সীমাবদ্ধতা এবং বাজেট চ্যালেঞ্জের কারণে এটি প্রক্রিয়াকরণকে উপেক্ষা করবে। এখানে অসংগঠিত ডেটার কিছু মূল ডেটা মাইনিং চ্যালেঞ্জ রয়েছে:

• ডেটার প্রকৃতি

  যেহেতু কোনো নির্দিষ্ট কাঠামো নেই, তাই ডেটার প্রকৃতি জানা একটি বড় চ্যালেঞ্জ। এটি অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে আরও কঠিন এবং জটিল করে তোলে, যা ব্যবসার প্রক্রিয়াকরণ শুরু করার জন্য একটি বড় বাধা হয়ে দাঁড়ায় কারণ তাদের অনুসরণ করার মতো কোনো দিক নেই৷

• সিস্টেম এবং প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তা

  অসংগঠিত ডেটা বিদ্যমান সিস্টেম, ডাটাবেস এবং সরঞ্জামগুলির সাথে বিশ্লেষণ করা যায় না। সুতরাং, ব্যবসার জন্য উচ্চ-ক্ষমতা এবং বিশেষভাবে পরিকল্পিত সিস্টেমের প্রয়োজন যাতে অসংগঠিত ডেটা বের করা, সনাক্ত করা এবং বিশ্লেষণ করা যায়।

• প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি)

  অসংগঠিত ডেটার পাঠ্য বিশ্লেষণের জন্য NLP কৌশল প্রয়োজন, অনুভূতি বিশ্লেষণ, বিষয় মডেলিং, এবং নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) এর মত। এই সিস্টেমগুলির জন্য বড় ডেটা সেটের জন্য প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং উন্নত যন্ত্রপাতি প্রয়োজন।

ডেটা মাইনিং-এ প্রি-প্রসেসিং টেকনিক

ডেটা প্রিপ্রসেসিং-এর মধ্যে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য পাঠানোর আগে পরিষ্কার করা, রূপান্তর করা এবং একীভূত করা অন্তর্ভুক্ত। নিম্নলিখিত কৌশলগুলি ব্যবহার করে, বিশ্লেষকরা সহজ ডেটা মাইনিংয়ের জন্য ডেটার গুণমান উন্নত করে।

• টেক্সট ক্লিনিং

  পাঠ্য পরিষ্কার করা হল ডেটা সেট থেকে অপ্রাসঙ্গিক ডেটা অপসারণ করা। এতে এইচটিএমএল ট্যাগ, বিশেষ অক্ষর, সংখ্যা, বিরাম চিহ্ন এবং পাঠ্যের অন্যান্য দিকগুলি সরানো অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। উদ্দেশ্য হ'ল পাঠ্য ডেটাকে স্বাভাবিক করা, স্টপ শব্দগুলি সরানো এবং বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াকে বাধা দিতে পারে এমন কোনও উপাদান সরানো।

• টোকেনাইজেশন

  ডেটা মাইনিং পাইপলাইন তৈরি করার সময়, অসংগঠিত ডেটা ভেঙে ফেলার জন্য ডেটা টোকেনাইজেশন প্রয়োজন কারণ এটি বাকি প্রক্রিয়াটিকে প্রভাবিত করে। অসংগঠিত ডেটা টোকেনাইজ করার মধ্যে রয়েছে ডেটার ছোট এবং অনুরূপ একক তৈরি করা, যা কার্যকর উপস্থাপনা করে।

• পার্ট অফ স্পিচ ট্যাগিং

  পার্ট-অফ-স্পিচ ট্যাগিং-এর মধ্যে প্রতিটি টোকেনকে একটি বিশেষ্য, বিশেষণ, ক্রিয়া, ক্রিয়াবিশেষণ, সংযোজন ইত্যাদিতে লেবেল করা অন্তর্ভুক্ত। এটি ব্যাকরণগতভাবে সঠিক ডেটা কাঠামো তৈরি করতে সাহায্য করে, যা NLP ফাংশনের বিস্তৃত পরিসরের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

• নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি (NER)

  এনইআর প্রক্রিয়ার মধ্যে নির্দিষ্ট ভূমিকা এবং বিভাগ সহ অসংগঠিত ডেটাতে ট্যাগিং সত্তা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। বিভাগগুলির মধ্যে অন্যান্যদের মধ্যে ব্যক্তি, সংস্থা এবং অবস্থানগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে৷ এটি পরবর্তী ধাপের জন্য একটি জ্ঞানের ভিত্তি তৈরি করতে সাহায্য করে, বিশেষ করে যখন NLP কার্যকর হয়।

টেক্সট মাইনিং প্রক্রিয়া ওভারভিউ

অসংগঠিত পাঠ্য এবং ডেটা থেকে কর্মযোগ্য তথ্য উন্মোচন করার জন্য পাঠ্য খনির ধাপে ধাপে কার্য সম্পাদন জড়িত। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে, আমরা দরকারী তথ্য বের করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং NLP ব্যবহার করি।

• প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ: টেক্সট প্রো-প্রসেসিং-এর মধ্যে টেক্সট ক্লিনআপ (অপ্রয়োজনীয় তথ্য অপসারণ), টোকেনাইজেশন (টেক্সটকে ছোট খণ্ডে বিভক্ত করা), ফিল্টারিং (অপ্রাসঙ্গিক তথ্য অপসারণ), স্টেমিং (শব্দের মৌলিক রূপ শনাক্ত করা) এবং লেমমাটাইজেশন সহ বিভিন্ন কাজ রয়েছে। (শব্দটিকে তার আসল ভাষাগত ফর্মে পুনর্গঠন করা)।
• বৈশিষ্ট্য নির্বাচন: বৈশিষ্ট্য নির্বাচন একটি ডেটাসেট থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন জড়িত। বিশেষত মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত, এই ধাপে ডেটা শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন এবং ক্লাস্টারিংও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
• পাঠ্য রূপান্তর: দুটি মডেলের যেকোন একটি ব্যবহার করে, ব্যাগ অফ ওয়ার্ডস বা ভেক্টর স্পেস মডেল বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সহ, ডেটা সেটে মিলের বৈশিষ্ট্য (পরিচয়) তৈরি করতে।
• ডেটা মাইনিং: শেষ পর্যন্ত, বিভিন্ন প্রযোজ্য কৌশল এবং পদ্ধতির সাহায্যে, ডেটা খনন করা হয়, যা পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা হয়।

ডেটা খননের সাথে, ব্যবসাগুলি এআই মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে OCR প্রক্রিয়াকরণের সাহায্য. ফলস্বরূপ, তারা সুনির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য খাঁটি বুদ্ধিমত্তা স্থাপন করতে পারে।

টেক্সট মাইনিং এর মূল অ্যাপ্লিকেশন

উপসংহার

অসংগঠিত পাঠ্য থেকে ডেটা মাইনিং একটি মৌলিক অনুশীলন হয়ে উঠবে যখন আমরা একটি ডেটা-নিবিড় বিশ্বে অগ্রসর হব। ব্যবসাগুলি আরও ভাল পণ্য তৈরি করতে এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে নতুন প্রবণতা এবং অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে চাইবে। যেখানে অপারেশনাল এবং খরচ চ্যালেঞ্জগুলি আজ সবচেয়ে বিশিষ্ট, সেগুলিকে ডেটা মাইনিং কৌশলগুলির বৃহৎ আকারের বাস্তবায়নের মাধ্যমে দমন করা যেতে পারে। Shaip এর ডেটা সংগ্রহ, নিষ্কাশন এবং টীকাতে দক্ষতা রয়েছে, যা ব্যবসাগুলিকে তাদের গ্রাহক, বাজার এবং পণ্যগুলিকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে। আমরা সাহায্য করি ব্যবসা তাদের OCR ডেটা নিষ্কাশন উন্নত করে এবং চিত্তাকর্ষক ডিজিটাইজেশন প্রদানকারী প্রাক-প্রশিক্ষিত এআই মডেলের সাথে সংগ্রহ। আমরা কীভাবে আপনাকে অসংগঠিত ডেটা প্রসেস এবং ডিক্লাটার করতে সাহায্য করতে পারি তা জানতে আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।