প্রতিবার যখন আমরা একটি শব্দ শুনি বা একটি পাঠ্য পড়ি, আমাদের কাছে মানুষ, স্থান, অবস্থান, মান এবং আরও অনেক কিছুর মধ্যে শব্দটিকে সনাক্ত এবং শ্রেণীবদ্ধ করার স্বাভাবিক ক্ষমতা রয়েছে। মানুষ দ্রুত একটি শব্দ চিনতে পারে, এটি শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে এবং প্রসঙ্গ বুঝতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যখন আপনি 'স্টিভ জবস' শব্দটি শুনবেন, আপনি অবিলম্বে কমপক্ষে তিন থেকে চারটি বৈশিষ্ট্যের কথা ভাবতে পারেন এবং সত্তাটিকে বিভাগগুলিতে বিভক্ত করতে পারেন,
- ব্যক্তি: স্টিভ জবস
- বিভাগ: আপেল
- অবস্থান: ক্যালিফোর্নিয়া
যেহেতু কম্পিউটারের এই স্বাভাবিক ক্ষমতা নেই, তাই শব্দ বা পাঠ্য শনাক্ত করতে এবং তাদের শ্রেণীবদ্ধ করতে তাদের আমাদের সাহায্যের প্রয়োজন। এটা যেখানে নামকরণ সত্তা স্বীকৃতি (NER) খেলার মধ্যে আসে।
আসুন এনইআর এবং এনএলপির সাথে এর সম্পর্ক সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত ধারণা নেওয়া যাক।
নামকরণ সত্তা স্বীকৃতি কি?
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের একটি অংশ। এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য নেরের প্রক্রিয়া করা হয় কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা এবং এই নামকৃত সত্তাগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করুন। কিছু সাধারণ বিভাগে নাম, অবস্থান, কোম্পানি, সময়, আর্থিক মান, ইভেন্ট এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত।
সংক্ষেপে, NER এর সাথে ডিল করে:
- নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি/শনাক্তকরণ - একটি নথিতে একটি শব্দ বা শব্দের সিরিজ সনাক্ত করা।
- নামকৃত সত্তা শ্রেণীবিভাগ - প্রতিটি শনাক্ত সত্তাকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা।
কিন্তু NER কিভাবে NLP এর সাথে সম্পর্কিত?
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বক্তৃতা এবং পাঠ্য থেকে অর্থ বের করতে সক্ষম বুদ্ধিমান মেশিন বিকাশে সহায়তা করে। মেশিন লার্নিং এই বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলিকে প্রচুর পরিমাণে প্রশিক্ষণের মাধ্যমে শেখা চালিয়ে যেতে সাহায্য করে স্বভাবিক ভাষা ডেটা সেট.
সাধারণত, NLP তিনটি প্রধান বিভাগ নিয়ে গঠিত:
- ভাষার গঠন ও নিয়ম বোঝা- বাক্য গঠন
- শব্দ, পাঠ্য এবং বক্তৃতার অর্থ বের করা এবং তাদের সম্পর্ক চিহ্নিত করা - শব্দার্থবিদ্যা
- কথ্য শব্দ শনাক্ত করা এবং স্বীকৃতি দেওয়া এবং সেগুলিকে পাঠ্যে রূপান্তর করা - বক্তৃতা
এনইআর এনএলপি-র শব্দার্থগত অংশে সাহায্য করে, শব্দের অর্থ বের করে, তাদের সম্পর্কের ভিত্তিতে তাদের সনাক্তকরণ এবং সনাক্ত করে।
সাধারণ এনইআর সত্তার ধরনগুলির মধ্যে একটি গভীর ডুব
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি মডেলগুলি বিভিন্ন পূর্বনির্ধারিত প্রকারে সত্তাকে শ্রেণীবদ্ধ করে। NER কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য এই ধরনের বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এখানে সবচেয়ে সাধারণ কিছু একটি ঘনিষ্ঠভাবে দেখুন:
- ব্যক্তি (PER): প্রথম, মধ্যম এবং শেষ নাম, শিরোনাম এবং সম্মান সহ ব্যক্তিদের নাম সনাক্ত করে। উদাহরণ: নেলসন ম্যান্ডেলা, ডঃ জেন ডো
- সংস্থা (ORG): কোম্পানি, প্রতিষ্ঠান, সরকারী সংস্থা এবং অন্যান্য সংগঠিত গোষ্ঠীকে স্বীকৃতি দেয়। উদাহরণ: গুগল, বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা, জাতিসংঘ
- অবস্থান (LOC): দেশ, শহর, রাজ্য, ঠিকানা এবং ল্যান্ডমার্ক সহ ভৌগলিক অবস্থানগুলি সনাক্ত করে৷ উদাহরণ: লন্ডন, মাউন্ট এভারেস্ট, টাইমস স্কোয়ার
- তারিখ (DATE): বিভিন্ন ফরম্যাটে তারিখ বের করে। উদাহরণ: জানুয়ারী 1, 2024, 2024-01-01
- সময় (TIME): সময়ের অভিব্যক্তি সনাক্ত করে। উদাহরণ: 3:00 PM, 15:00
- পরিমাণ (QUANTITY): সংখ্যাসূচক পরিমাণ এবং পরিমাপের একক সনাক্ত করে। উদাহরণ: 10 কিলোগ্রাম, 2 লিটার
- শতাংশ (PERCENT): শতাংশ সনাক্ত করে। উদাহরণ: 50%, 0.5
- টাকা (মানি): আর্থিক মান এবং মুদ্রা বের করে। উদাহরণ: $100, €50
- অন্যান্য (MISC): সত্তার জন্য একটি ক্যাচ-অল বিভাগ যা অন্য প্রকারের সাথে খাপ খায় না। উদাহরণ: নোবেল পুরস্কার, iPhone 15″
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতির উদাহরণ
একটি পূর্বনির্ধারিত সাধারণ উদাহরণ কিছু সত্তা শ্রেণীকরণ হয়:
অ্যাপল: ORG (সংস্থা) হিসাবে লেবেল করা হয়েছে এবং লাল রঙে হাইলাইট করা হয়েছে। আজ: DATE হিসাবে লেবেল করা হয়েছে এবং গোলাপী রঙে হাইলাইট করা হয়েছে৷ দ্বিতীয়ত: QUANTITY হিসাবে লেবেল করা হয়েছে এবং সবুজ রঙে হাইলাইট করা হয়েছে৷ আইফোন এসই: COMM (বাণিজ্যিক পণ্য) হিসাবে লেবেল করা হয়েছে এবং নীল রঙে হাইলাইট করা হয়েছে৷ 4.7 ইঞ্চি: QUANTITY হিসাবে লেবেল করা হয়েছে এবং সবুজ রঙে হাইলাইট করা হয়েছে৷
নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতিতে অস্পষ্টতা
একটি শব্দ যে বিভাগে অন্তর্ভুক্ত তা মানুষের জন্য স্বজ্ঞাতভাবে বেশ স্পষ্ট। যাইহোক, এটি কম্পিউটারের ক্ষেত্রে নয় - তারা শ্রেণীবিভাগের সমস্যার সম্মুখীন হয়। উদাহরণ স্বরূপ:
ম্যানচেস্টার শহর (সংগঠন) প্রিমিয়ার লীগ ট্রফি জিতেছে যেখানে নিম্নলিখিত বাক্যে সংগঠনটি ভিন্নভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। ম্যানচেস্টার শহর (অবস্থান) একটি টেক্সটাইল এবং শিল্প পাওয়ার হাউস ছিল।
আপনার NER মডেলের প্রয়োজন প্রশিক্ষণ তথ্য সঠিকভাবে পরিচালনা করতে সত্তা নিষ্কাশন এবং শ্রেণীবিভাগ। আপনি যদি আপনার মডেলকে শেক্সপিয়রীয় ইংরেজিতে প্রশিক্ষণ দেন, বলা বাহুল্য, এটি ইনস্টাগ্রামের পাঠোদ্ধার করতে সক্ষম হবে না।
বিভিন্ন এনইআর পদ্ধতি
একটি প্রাথমিক লক্ষ্য NER মডেল টেক্সট নথিতে সত্তা লেবেল করা এবং তাদের শ্রেণীবদ্ধ করা। নিম্নলিখিত তিনটি পন্থা সাধারণত এই উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয়. যাইহোক, আপনি এক বা একাধিক পদ্ধতিও একত্রিত করতে বেছে নিতে পারেন। এনইআর সিস্টেম তৈরির বিভিন্ন পন্থা হল:
-
অভিধান ভিত্তিক সিস্টেম
অভিধান-ভিত্তিক সিস্টেম সম্ভবত সবচেয়ে সহজ এবং মৌলিক NER পদ্ধতি। এটি অনেক শব্দ, প্রতিশব্দ এবং শব্দভাণ্ডার সংগ্রহ সহ একটি অভিধান ব্যবহার করবে। সিস্টেমটি পরীক্ষা করবে যে পাঠ্যটিতে উপস্থিত একটি নির্দিষ্ট সত্তা শব্দভাণ্ডারেও উপলব্ধ কিনা। একটি স্ট্রিং-ম্যাচিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, সত্তাগুলির ক্রস-চেকিং করা হয়।
এই পদ্ধতি ব্যবহার করার একটি ত্রুটি হল NER মডেলের কার্যকরী কার্যকারিতার জন্য শব্দভান্ডার ডেটাসেটকে ক্রমাগত আপগ্রেড করার প্রয়োজন রয়েছে।
-
বিধি-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি
এই পদ্ধতিতে, পূর্বনির্ধারিত নিয়মগুলির একটি সেটের উপর ভিত্তি করে তথ্য বের করা হয়। নিয়মের দুটি প্রাথমিক সেট ব্যবহৃত হয়,
প্যাটার্ন ভিত্তিক নিয়ম- নাম থেকে বোঝা যায়, একটি প্যাটার্ন-ভিত্তিক নিয়ম নথিতে ব্যবহৃত একটি রূপগত প্যাটার্ন বা শব্দের স্ট্রিং অনুসরণ করে।
প্রসঙ্গ ভিত্তিক নিয়ম- প্রসঙ্গ-ভিত্তিক নিয়মগুলি নথিতে শব্দের অর্থ বা প্রসঙ্গের উপর নির্ভর করে।
-
মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক সিস্টেম
মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক সিস্টেমে, পরিসংখ্যানগত মডেলিং সত্তা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। এই পদ্ধতিতে পাঠ্য নথির একটি বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক উপস্থাপনা ব্যবহার করা হয়। আপনি প্রথম দুটি পদ্ধতির বিভিন্ন ত্রুটিগুলি কাটিয়ে উঠতে পারেন যেহেতু মডেলটি চিনতে পারে৷ সত্তা প্রকার তাদের বানানে সামান্য ভিন্নতা থাকা সত্ত্বেও।
-
গভীর জ্ঞানার্জন
দীর্ঘমেয়াদী পাঠ্য নির্ভরতা বোঝার জন্য এনইআর-এর জন্য গভীর শিক্ষার পদ্ধতিগুলি আরএনএন এবং ট্রান্সফরমারের মতো নিউরাল নেটওয়ার্কের শক্তিকে কাজে লাগায়। এই পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করার মূল সুবিধা হল এগুলি প্রচুর প্রশিক্ষণ ডেটা সহ বৃহৎ-স্কেল NER কাজের জন্য উপযুক্ত।
তদ্ব্যতীত, তারা ম্যানুয়াল প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয়তা দূর করে ডেটা থেকেই জটিল নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে পারে। কিন্তু একটা ক্যাচ আছে। এই পদ্ধতিগুলির প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনার জন্য প্রচুর পরিমাণে গণনামূলক শক্তি প্রয়োজন।
-
হাইব্রিড পদ্ধতি
এই পদ্ধতিগুলি নিয়ম-ভিত্তিক, পরিসংখ্যানগত, এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো পদ্ধতিগুলিকে নামযুক্ত সত্তাগুলিকে বের করার জন্য একত্রিত করে। লক্ষ্য হল প্রতিটি পদ্ধতির শক্তিগুলিকে একত্রিত করার সময় তাদের দুর্বলতাগুলি হ্রাস করা। হাইব্রিড পদ্ধতি ব্যবহার করার সর্বোত্তম অংশ হল নমনীয়তা যা আপনি একাধিক কৌশল একত্রিত করার মাধ্যমে পান যার মাধ্যমে আপনি বিভিন্ন ডেটা উত্স থেকে সত্তা বের করতে পারেন।
যাইহোক, এমন একটি সম্ভাবনা রয়েছে যে এই পদ্ধতিগুলি একক-পন্থা পদ্ধতির চেয়ে অনেক বেশি জটিল হয়ে উঠতে পারে কারণ আপনি যখন একাধিক পদ্ধতিকে একত্রিত করেন, কর্মপ্রবাহ বিভ্রান্তিকর হতে পারে।
নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) এর জন্য কেস ব্যবহার করবেন?
নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) এর বহুমুখিতা উন্মোচন করা:
- চ্যাটবটস: GPT-এর মতো চ্যাটবটগুলি মূল সত্তা চিহ্নিত করে ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলি বোঝার জন্য সাহায্য করে৷
- গ্রাহক সমর্থন: প্রতিক্রিয়া সময় ত্বরান্বিত, পণ্য দ্বারা প্রতিক্রিয়া শ্রেণীবদ্ধ করে।
- ফাইন্যান্স: প্রবণতা বিশ্লেষণ এবং ঝুঁকি মূল্যায়নের জন্য আর্থিক প্রতিবেদন থেকে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করে।
- স্বাস্থ্যসেবা: এটি ক্লিনিকাল রেকর্ড থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য টেনে নেয়, দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণের প্রচার করে।
- এইচআর: আবেদনকারীর প্রোফাইলের সারসংক্ষেপ এবং প্রতিক্রিয়া চ্যানেলের মাধ্যমে নিয়োগকে স্ট্রীমলাইন করে।
- সংবাদ প্রদানকারী: বিষয়বস্তুকে প্রাসঙ্গিক তথ্যে শ্রেণীবদ্ধ করে, প্রতিবেদনের গতি বাড়ায়।
- প্রস্তাব ইঞ্জিনগুলি: Netflix এর মতো কোম্পানিগুলি ব্যবহারকারীর আচরণের উপর ভিত্তি করে সুপারিশগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত করতে NER নিয়োগ করে।
- অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি: ওয়েব বিষয়বস্তু শ্রেণীবদ্ধ করে, NER অনুসন্ধান ফলাফলের নির্ভুলতা বাড়ায়।
- অনুভূতি বিশ্লেষণ: ইxtracts ব্র্যান্ড পর্যালোচনা থেকে উল্লেখ, অনুভূতি বিশ্লেষণ টুল জ্বালানী.
কে নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) ব্যবহার করে?
এনইআর (নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি) একটি শক্তিশালী প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) কৌশল বিভিন্ন শিল্প এবং ডোমেনে তার পথ তৈরি করেছে। এখানে কিছু উদাহরণঃ:
- অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি: NER হল আধুনিক সময়ের সার্চ ইঞ্জিন যেমন Google এবং Bing এর একটি মূল উপাদান। এটি আরও প্রাসঙ্গিক অনুসন্ধান ফলাফল প্রদানের জন্য ওয়েব পৃষ্ঠা এবং অনুসন্ধান ক্যোয়ারী থেকে সত্তা সনাক্ত এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণ স্বরূপ, NER-এর সাহায্যে, সার্চ ইঞ্জিন "অ্যাপল" কোম্পানি বনাম "আপেল" এর মধ্যে পার্থক্য করতে পারে প্রেক্ষাপটের ভিত্তিতে।
- চ্যাটবটস: চ্যাটবট এবং এআই সহকারীরা ব্যবহারকারীর প্রশ্ন থেকে মূল সত্তা বুঝতে NER ব্যবহার করতে পারে। এটি করার মাধ্যমে, চ্যাটবটগুলি আরও সুনির্দিষ্ট প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি জিজ্ঞাসা করেন "সেন্ট্রাল পার্কের কাছে ইতালীয় রেস্তোরাঁ খুঁজুন" তাহলে চ্যাটবট রন্ধনপ্রণালীর ধরন হিসাবে "ইতালীয়", স্থান হিসাবে "রেস্তোরাঁ" এবং অবস্থান হিসাবে "সেন্ট্রাল পার্ক" বুঝবে।
- তদন্তকারী সাংবাদিকতা: ইন্টারন্যাশনাল কনসোর্টিয়াম অফ ইনভেস্টিগেটিভ জার্নালিস্টস (ICIJ), একটি বিখ্যাত মিডিয়া সংস্থা NER ব্যবহার করে পানামা পেপারস বিশ্লেষণ করতে, 11.5 মিলিয়ন আর্থিক ও আইনি নথির বিশাল ফাঁস। এই ক্ষেত্রে, অফশোর ট্যাক্স ফাঁকির লুকানো নেটওয়ার্কগুলি উন্মোচন করে লক্ষ লক্ষ অসংগঠিত নথি জুড়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লোক, সংস্থা এবং অবস্থানগুলি সনাক্ত করতে NER ব্যবহার করা হয়েছিল।
- বায়োইনফরম্যাটিকস: বায়োইনফরমেটিক্সের ক্ষেত্রে, এনইআর বায়োমেডিকাল গবেষণাপত্র এবং ক্লিনিকাল ট্রায়াল রিপোর্ট থেকে জিন, প্রোটিন, ওষুধ এবং রোগের মতো মূল সত্তাগুলি বের করতে ব্যবহৃত হয়। এই ধরনের তথ্য ওষুধ আবিষ্কারের প্রক্রিয়াকে বেঁধে রাখতে সাহায্য করে।
- সোশ্যাল মিডিয়া মনিটরিং: সোশ্যাল মিডিয়ার ব্র্যান্ডগুলি তাদের বিজ্ঞাপন প্রচারের সামগ্রিক মেট্রিক্স এবং তাদের প্রতিযোগীরা কীভাবে করছে তা ট্র্যাক করতে NER ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি এয়ারলাইন আছে যেটি তাদের ব্র্যান্ড উল্লেখ করে টুইট বিশ্লেষণ করতে NER ব্যবহার করে। এটি একটি নির্দিষ্ট বিমানবন্দরে "হারিয়ে যাওয়া লাগেজ" এর মতো সত্তাগুলির চারপাশে নেতিবাচক মন্তব্য সনাক্ত করে যাতে তারা যত দ্রুত সম্ভব সমস্যার সমাধান করতে পারে।
- প্রাসঙ্গিক বিজ্ঞাপন: বিজ্ঞাপনের প্ল্যাটফর্মগুলি এনইআর ব্যবহার করে ওয়েব পৃষ্ঠাগুলি থেকে মূল সত্তাগুলিকে বের করার জন্য সামগ্রীর পাশাপাশি আরও প্রাসঙ্গিক বিজ্ঞাপনগুলি প্রদর্শন করার জন্য অবশেষে বিজ্ঞাপন লক্ষ্যকরণ এবং ক্লিক-থ্রু রেটগুলিকে উন্নত করে৷ উদাহরণস্বরূপ, যদি NER একটি ভ্রমণ ব্লগে "হাওয়াই", "হোটেল", এবং "সৈকত" শনাক্ত করে, তাহলে বিজ্ঞাপন প্ল্যাটফর্ম সাধারণ হোটেল চেইনের পরিবর্তে হাওয়াইয়ান রিসর্টের জন্য ডিল দেখাবে।
- নিয়োগ এবং পুনরায় শুরু স্ক্রীনিং: আপনি আবেদনকারীর দক্ষতা সেট, অভিজ্ঞতা এবং পটভূমির উপর ভিত্তি করে আপনাকে সঠিক প্রয়োজনীয় দক্ষতা এবং যোগ্যতা খুঁজে পেতে NER-কে নির্দেশ দিতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি নিয়োগকারী সংস্থা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রার্থীদের সাথে মেলে NER ব্যবহার করতে পারে।
এনইআর এর আবেদন
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরির সাথে সম্পর্কিত অনেক ক্ষেত্রে এনইআর-এর বেশ কয়েকটি ব্যবহার রয়েছে মেশিন লার্নিং এবং গভীর জ্ঞানার্জন সমাধান কিছু অ্যাপ্লিকেশন হল:
-
গ্রাহক সমর্থন
একটি NER সিস্টেম পণ্যের নাম, স্পেসিফিকেশন, শাখার অবস্থান এবং আরও অনেক কিছুর মতো গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্রাসঙ্গিক গ্রাহকের অভিযোগ, প্রশ্ন এবং প্রতিক্রিয়া সহজেই খুঁজে পেতে পারে। অভিযোগ বা প্রতিক্রিয়া যথাযথভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় এবং অগ্রাধিকার কীওয়ার্ড ফিল্টার করে সঠিক বিভাগে পাঠানো হয়।
-
দক্ষ মানবসম্পদ
NER হিউম্যান রিসোর্স দলগুলিকে তাদের নিয়োগ প্রক্রিয়া উন্নত করতে এবং আবেদনকারীদের জীবনবৃত্তান্তের দ্রুত সারসংক্ষেপের মাধ্যমে সময়সীমা কমাতে সাহায্য করে। NER টুলগুলি জীবনবৃত্তান্ত স্ক্যান করতে পারে এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করতে পারে - নাম, বয়স, ঠিকানা, যোগ্যতা, কলেজ এবং আরও অনেক কিছু।
উপরন্তু, HR বিভাগ কর্মীদের অভিযোগ ফিল্টার করে এবং সংশ্লিষ্ট বিভাগীয় প্রধানদের কাছে ফরোয়ার্ড করে অভ্যন্তরীণ কর্মপ্রবাহকে প্রবাহিত করতে NER সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারে।
-
বিষয়বস্তুর শ্রেণীবিভাগ
বিষয়বস্তু শ্রেণীবিভাগ সংবাদ প্রদানকারীদের জন্য একটি বিশাল কাজ। বিষয়বস্তুকে বিভিন্ন শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করা সহজতর করে আবিষ্কার করা, অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা, প্রবণতা শনাক্ত করা এবং বিষয়গুলি বোঝা। একজন নামধারী সত্তা স্বীকৃতি টুল সংবাদ প্রদানকারীদের জন্য কাজে আসতে পারে। এটি অনেক নিবন্ধ স্ক্যান করতে পারে, অগ্রাধিকারের কীওয়ার্ড সনাক্ত করতে পারে এবং ব্যক্তি, সংস্থা, অবস্থান এবং আরও অনেক কিছুর উপর ভিত্তি করে তথ্য বের করতে পারে।
-
সার্চ ইঞ্জিন অপ্টিমাইজ করা
-
সঠিক বিষয়বস্তু সুপারিশ
একটি অপ্টিমাইজড এবং কাস্টমাইজড গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য বেশ কিছু আধুনিক অ্যাপ্লিকেশন এনইআর টুলের উপর নির্ভর করে। উদাহরণ স্বরূপ, Netflix ব্যবহারকারীর অনুসন্ধান এবং নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি ব্যবহার করে ইতিহাস দেখার ভিত্তিতে ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ প্রদান করে।
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি আপনার করে মেশিন লার্নিং মডেল আরো দক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য। যাইহোক, আপনার মডেলগুলিকে তাদের সর্বোত্তম স্তরে কাজ করতে এবং অভিপ্রেত লক্ষ্যগুলি অর্জনের জন্য আপনার মানসম্পন্ন প্রশিক্ষণ ডেটাসেটগুলির প্রয়োজন৷ আপনার প্রয়োজন একজন অভিজ্ঞ পরিষেবা অংশীদার যিনি আপনাকে ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত মানসম্পন্ন ডেটাসেট সরবরাহ করতে পারেন। যদি তাই হয়, Shaip এখনও আপনার সেরা বাজি. আপনার AI মডেলগুলির জন্য দক্ষ এবং উন্নত ML সমাধানগুলি বিকাশে সহায়তা করার জন্য ব্যাপক NER ডেটাসেটের জন্য আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন৷
[এছাড়াও পড়ুন: NLP কি? এটি কিভাবে কাজ করে, উপকারিতা, চ্যালেঞ্জ, উদাহরণ
নাম-সত্তা স্বীকৃতি কীভাবে কাজ করে?
নামযুক্ত এন্টিটি রিকগনিশন (NER) এর রাজ্যে প্রবেশ করা বেশ কয়েকটি পর্যায় সমন্বিত একটি পদ্ধতিগত যাত্রা উন্মোচন করে:
-
টোকেনাইজেশন
প্রাথমিকভাবে, টেক্সচুয়াল ডেটাকে ছোট ছোট ইউনিটে বিভক্ত করা হয়, যাকে টোকেন বলা হয়, যা শব্দ থেকে বাক্য পর্যন্ত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, "বারাক ওবামা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের রাষ্ট্রপতি ছিলেন" বিবৃতিটি "বারাক", "ওবামা", "ওয়াজ", "দ্য", "প্রেসিডেন্ট", "অফ", "দ্য", এবং "এর মতো টোকেনগুলিতে বিভক্ত। আমেরিকা".
-
সত্তা সনাক্তকরণ
ভাষাগত নির্দেশিকা এবং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির একটি সংকলন ব্যবহার করে, সম্ভাব্য নামযুক্ত সত্তাগুলিকে আলোকিত করা হয়। নামের ক্যাপিটালাইজেশন ("বারাক ওবামা") বা স্বতন্ত্র বিন্যাস (তারিখের মতো) এর মতো প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করা এই পর্যায়ে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷
-
সত্তা শ্রেণীবিভাগ
সনাক্তকরণের পরে, সত্তাগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে সাজানো হয় যেমন "ব্যক্তি", "সংস্থা", বা "অবস্থান"। মেশিন লার্নিং মডেল, লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে লালিত, প্রায়শই এই শ্রেণীবিভাগকে চালিত করে। এখানে, "বারাক ওবামা" কে "ব্যক্তি" এবং "মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র" কে "অবস্থান" হিসাবে ট্যাগ করা হয়েছে।
-
প্রাসঙ্গিক মূল্যায়ন
এনইআর সিস্টেমের দক্ষতা প্রায়শই আশেপাশের প্রসঙ্গ মূল্যায়ন করে প্রশস্ত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, "ওয়াশিংটন একটি ঐতিহাসিক ঘটনার প্রত্যক্ষদর্শী" বাক্যাংশে, প্রসঙ্গটি একজন ব্যক্তির নামের পরিবর্তে "ওয়াশিংটন" একটি অবস্থান হিসাবে বুঝতে সাহায্য করে।
-
মূল্যায়ন পরবর্তী পরিমার্জন
প্রাথমিক শনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবিভাগের পর, একটি মূল্যায়ন-পরবর্তী পরিমার্জন ফলাফলকে আরও উন্নত করতে পারে। এই পর্যায়টি অস্পষ্টতা মোকাবেলা করতে পারে, মাল্টি-টোকেন সত্ত্বাকে ফিউজ করতে পারে, বা সত্তার ডেটা বাড়ানোর জন্য জ্ঞানের ভিত্তি ব্যবহার করতে পারে।
এই চিত্রিত পদ্ধতিটি শুধুমাত্র NER-এর মূল বিষয়কে রহস্যময় করে না বরং সার্চ ইঞ্জিনের জন্য বিষয়বস্তুকে অপ্টিমাইজ করে, যা NER মূর্ত করে এমন জটিল প্রক্রিয়াটির দৃশ্যমানতা বাড়ায়।
NER টুলস এবং লাইব্রেরি তুলনা:
বেশ কিছু শক্তিশালী টুল এবং লাইব্রেরি এনইআর বাস্তবায়নের সুবিধা দেয়। এখানে কিছু জনপ্রিয় বিকল্পের তুলনা করা হল:
| টুল/লাইব্রেরি | বিবরণ | শক্তি | দুর্বলতা |
|---|---|---|---|
| spaCy | পাইথনে একটি দ্রুত এবং দক্ষ NLP লাইব্রেরি। | চমৎকার কর্মক্ষমতা, ব্যবহার করা সহজ, প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল উপলব্ধ। | ইংরেজি ছাড়া অন্য ভাষার জন্য সীমিত সমর্থন। |
| NLTK | পাইথনে একটি ব্যাপক এনএলপি লাইব্রেরি। | কার্যকারিতার বিস্তৃত পরিসর, শিক্ষাগত উদ্দেশ্যে ভাল। | spaCy তুলনায় ধীর হতে পারে. |
| স্ট্যানফোর্ড কোরএনএলপি | একটি জাভা-ভিত্তিক NLP টুলকিট। | অত্যন্ত নির্ভুল, একাধিক ভাষা সমর্থন করে। | আরো গণনামূলক সম্পদ প্রয়োজন. |
| ওপেনএনএলপি | NLP-এর জন্য একটি মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক টুলকিট। | একাধিক ভাষা সমর্থন করে, কাস্টমাইজযোগ্য। | সেট আপ করা জটিল হতে পারে। |
NER সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জ?
উপকারিতা:
- তথ্য আহরণ: NER মূল তথ্য সনাক্ত করে, তথ্য পুনরুদ্ধারে সহায়তা করে।
- বিষয়বস্তু সংস্থা: এটি ডেটাবেস এবং সার্চ ইঞ্জিনের জন্য উপযোগী বিষয়বস্তুকে শ্রেণীবদ্ধ করতে সাহায্য করে।
- বর্ধিত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা: NER অনুসন্ধানের ফলাফলগুলিকে পরিমার্জিত করে এবং সুপারিশগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত করে৷
- অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ বিশ্লেষণ: এটা অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং প্রবণতা সনাক্তকরণ সহজতর.
- স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ: NER স্বয়ংক্রিয়তা প্রচার করে, সময় এবং সম্পদ সংরক্ষণ করে।
সীমাবদ্ধতা / চ্যালেঞ্জ:
- অস্পষ্টতা সমাধান: নদী বা কোম্পানি হিসাবে "Amazon" এর মত অনুরূপ সত্ত্বাকে আলাদা করার সাথে লড়াই।
- ডোমেন-নির্দিষ্ট অভিযোজন: বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে সম্পদ-নিবিড়।
- ভাষার ভিন্নতা: অপবাদ এবং আঞ্চলিক পার্থক্যের কারণে কার্যকারিতা পরিবর্তিত হয়।
- লেবেলযুক্ত ডেটার অভাব: প্রশিক্ষণের জন্য বড় লেবেলযুক্ত ডেটাসেট প্রয়োজন।
- অসংগঠিত ডেটা পরিচালনা করা: উন্নত কৌশল প্রয়োজন.
- কর্মক্ষমতা পরিমাপ: সঠিক মূল্যায়ন জটিল।
- রিয়েল-টাইম প্রসেসিং: নির্ভুলতার সাথে গতির ভারসাম্য রাখা চ্যালেঞ্জিং।
- প্রসঙ্গ নির্ভরতা: নির্ভুলতা পাঠ্যের সূক্ষ্মতা বোঝার উপর নির্ভর করে।
- ডেটা স্পারসিটি: যথেষ্ট লেবেলযুক্ত ডেটাসেট প্রয়োজন, বিশেষ করে কুলুঙ্গি এলাকার জন্য।
NER এর ভবিষ্যত
যদিও নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (এনইআর) একটি সু-প্রতিষ্ঠিত ক্ষেত্র, এখনও অনেক কাজ করা বাকি। একটি প্রতিশ্রুতিশীল ক্ষেত্র যা আমরা বিবেচনা করতে পারি তা হল ট্রান্সফরমার এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত ভাষা মডেল সহ গভীর শিক্ষার কৌশল, যাতে NER-এর কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করা যেতে পারে।
আরেকটি উত্তেজনাপূর্ণ ধারণা হল ডাক্তার বা আইনজীবীদের মতো বিভিন্ন পেশার জন্য কাস্টম NER সিস্টেম তৈরি করা। যেহেতু বিভিন্ন শিল্পের নিজস্ব পরিচয়ের ধরন এবং নিদর্শন রয়েছে, তাই এই নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে NER সিস্টেম তৈরি করা আরও সুনির্দিষ্ট এবং প্রাসঙ্গিক ফলাফল প্রদান করতে পারে।
তদ্ব্যতীত, বহুভাষিক এবং আন্তঃভাষিক NERও আগের চেয়ে দ্রুত ক্রমবর্ধমান একটি এলাকা। ব্যবসার ক্রমবর্ধমান বিশ্বায়নের সাথে, আমাদের এনইআর সিস্টেমগুলি বিকাশ করতে হবে যা বিভিন্ন ভাষাগত কাঠামো এবং স্ক্রিপ্টগুলি পরিচালনা করতে পারে।
উপসংহার
নামযুক্ত এন্টিটি রিকগনিশন (NER) হল একটি শক্তিশালী NLP কৌশল যা পাঠ্যের মধ্যে মূল সত্তাগুলিকে চিহ্নিত করে এবং শ্রেণীবদ্ধ করে, মেশিনগুলিকে আরও কার্যকরভাবে মানুষের ভাষা বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে। সার্চ ইঞ্জিন এবং চ্যাটবট উন্নত করা থেকে শুরু করে গ্রাহক সহায়তা এবং আর্থিক বিশ্লেষণকে শক্তিশালী করা পর্যন্ত, NER-এর বিভিন্ন শিল্পে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। যদিও অস্পষ্টতা সমাধান এবং অসংগঠিত ডেটা পরিচালনার মতো ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জগুলি রয়ে গেছে, চলমান অগ্রগতি, বিশেষ করে গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে, এনইআর-এর ক্ষমতাগুলিকে আরও পরিমার্জিত করার এবং ভবিষ্যতে এর প্রভাবকে প্রসারিত করার প্রতিশ্রুতি দেয়।
