মেশিন লার্নিং-এ টেক্সট ক্লাসিফিকেশন - গুরুত্ব, ব্যবহার কেস এবং প্রক্রিয়া

যখন ML মডেলকে AI-তে প্রশিক্ষিত করা হয় যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আইটেমগুলিকে প্রাক-সেট বিভাগের অধীনে শ্রেণীবদ্ধ করে, আপনি দ্রুত নৈমিত্তিক ব্রাউজারগুলিকে গ্রাহকে রূপান্তর করতে পারেন।

পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস প্রক্রিয়া

টেক্সট শ্রেণীবিভাগ প্রক্রিয়া প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ, বৈশিষ্ট্য নির্বাচন, নিষ্কাশন, এবং ডেটা শ্রেণীবদ্ধকরণের মাধ্যমে শুরু হয়।

প্রি-প্রসেসিং

টোকেনাইজেশন: সহজ শ্রেণীবিভাগের জন্য পাঠ্যকে ছোট এবং সহজ পাঠ্য আকারে বিভক্ত করা হয়েছে।

সাধারণকরণ: একটি নথির সমস্ত পাঠ্য একই স্তরের বোঝার প্রয়োজন। স্বাভাবিককরণের কিছু রূপের মধ্যে রয়েছে,

• টেক্সট জুড়ে ব্যাকরণগত বা কাঠামোগত মান বজায় রাখা, যেমন সাদা স্পেস বা বিরাম চিহ্ন অপসারণ। অথবা টেক্সট জুড়ে ছোট অক্ষর বজায় রাখা.
• শব্দ থেকে উপসর্গ এবং প্রত্যয় অপসারণ এবং তাদের মূল শব্দে ফিরিয়ে আনা।
• স্টপ শব্দ যেমন 'এবং' 'ইজ' 'দ্য' এবং আরও কিছু অপসারণ করা যা পাঠ্যের সাথে মান যোগ করে না।

বৈশিষ্ট্য নির্বাচন

Feature selection is a fundamental step in text classification. The process is aimed at representing texts with the most relevant features. Feature selections help remove irrelevant data, and enhance accuracy.

বৈশিষ্ট্য নির্বাচন শুধুমাত্র সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ডেটা ব্যবহার করে এবং গোলমাল দূর করে মডেলে ইনপুট পরিবর্তনশীলকে হ্রাস করে। আপনি যে ধরণের সমাধান খুঁজছেন তার উপর ভিত্তি করে, আপনার AI মডেলগুলি পাঠ্য থেকে শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি বেছে নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা যেতে পারে।

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন একটি ঐচ্ছিক পদক্ষেপ যা কিছু ব্যবসা ডেটাতে অতিরিক্ত মূল বৈশিষ্ট্যগুলি বের করার জন্য গ্রহণ করে। বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে, যেমন ম্যাপিং, ফিল্টারিং এবং ক্লাস্টারিং। বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন ব্যবহার করার প্রাথমিক সুবিধা হল - এটি অপ্রয়োজনীয় ডেটা অপসারণ করতে এবং এমএল মডেলটি তৈরি করা গতির উন্নতি করতে সহায়তা করে।

পূর্বনির্ধারিত বিভাগগুলিতে ডেটা ট্যাগ করা

পাঠ্যকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে ট্যাগ করা পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের চূড়ান্ত ধাপ। এটি তিনটি ভিন্ন উপায়ে করা যেতে পারে,

• ম্যানুয়াল ট্যাগিং
• নিয়ম-ভিত্তিক ম্যাচিং
• লার্নিং অ্যালগরিদম - শেখার অ্যালগরিদমগুলিকে আরও দুটি বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে যেমন তত্ত্বাবধানে ট্যাগিং এবং অ-সুপারভাইজড ট্যাগিং।
  • তত্ত্বাবধান করা শিক্ষা: ML মডেল স্বয়ংক্রিয়ভাবে তত্ত্বাবধানে থাকা ট্যাগিং-এ বিদ্যমান শ্রেণীবদ্ধ ডেটার সাথে ট্যাগগুলিকে সারিবদ্ধ করতে পারে। যখন শ্রেণীবদ্ধ ডেটা ইতিমধ্যে উপলব্ধ থাকে, এমএল অ্যালগরিদম ট্যাগ এবং পাঠ্যের মধ্যে ফাংশন ম্যাপ করতে পারে।
  • তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা: এটি ঘটে যখন পূর্বে বিদ্যমান ট্যাগ করা ডেটার অভাব থাকে। এমএল মডেলগুলি অনুরূপ পাঠ্যগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করতে ক্লাস্টারিং এবং নিয়ম-ভিত্তিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, যেমন পণ্য ক্রয়ের ইতিহাস, পর্যালোচনা, ব্যক্তিগত বিবরণ এবং টিকিটের উপর ভিত্তি করে। এই বিস্তৃত গোষ্ঠীগুলিকে মূল্যবান গ্রাহক-নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি আঁকতে আরও বিশ্লেষণ করা যেতে পারে যা উপযোগী গ্রাহক পন্থা ডিজাইন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

Text Classification: Applications and Use Cases

Autonomizing grouping or classifying large chunks of text or data yields several benefits, giving rise to distinct use cases. Let’s look at some of the most common ones here:

• স্প্যাম সনাক্তকরণ: Used by email service providers, telecom service providers, and defender apps to identify, filter, and block spam content
• অনুভূতির বিশ্লেষণ: Analyze reviews and user-generated content for underlying sentiment and context and assist in ORM (Online Reputation Management)
• Intent Detection: Better understand the intent behind prompts or queries provided by users to generate accurate and relevant results
• Topic Labeling: Categorize news articles or user-created posts by predefined subjects or topics
• ভাষা সনাক্তকরণ: Detect the language a text is displayed or presented in
• Urgency Detection: Identify and prioritize emergency communications
• সামাজিক মিডিয়া মনিটরিং: Automate the process of keeping an eye out for social media mentions of brands
• Support Ticket Categorization: Compile, organize, and prioritize support tickets and service requests from customers
• দলিল সংস্থা: Sort, structure, and standardize legal and medical documents
• ইমেল ফিল্টারিং: Filter emails based on specific conditions
• জালিয়াতি সনাক্তকরণ: Detect and flag suspicious activities across transactions
• বাজার গবেষণা: Understand market conditions from analyses and assist in better positioning of products and digital ads and more

What metrics are used to evaluate text Classification?

Like we mentioned, model optimization is inevitable to ensure your model performance is consistently high. Since models can encounter technical glitches and instances like hallucinations, it’s essential that they are passed through rigorous validation techniques before they are taken live or presented to a test audience.

To do this, you can leverage a powerful evaluation technique called Cross-Validation.

ক্রস বৈধতা

This involves breaking up training data into smaller chunks. Each small chunk of training data is then used as a sample to train and validate your model. As you kickstart the process, your model trains on the initial small chunk of training data provided and is tested against other smaller chunks. The end results of model performance are weighed against the results generated by your model trained on user-annotated data.

Key Metrics Used In Cross-Validation

How do you execute text classification?

While it sounds daunting, the process of approaching text classification is systematic and usually involves the following steps:

1. Curate a training dataset: The first step is compiling a diverse set of training data to familiarize and teach models to detect words, phrases, patterns, and other connections autonomously. In-depth training models can be built on this foundation.
2. ডেটাসেট প্রস্তুত করুন: The compiled data is now ready. However, it’s still raw and unstructured. This step involves cleaning and standardizing the data to make it machine-ready. Techniques such as annotation and tokenization are followed in this phase. 
3. Train the text classification model: Once the data is structured, the training phase begins. Models learn from annotated data and start making connections from the fed datasets. As more training data is fed into models, they learn better and autonomously generate optimized results that are aligned to their fundamental intent.
4. Evaluate and optimize: The final step is the evaluation, where you compare results generated by your models with pre-identified metrics and benchmarks. Based on results and inferences, you can take a call on whether more training is involved or if the model is ready for the next stage of deployment.

Developing an effective and insightful text classification tool is not easy. Still, with শিপ as your data—partner, you can develop an effective, scalable, and cost-effective AI-based text classification tool. We have tons of accurately annotated and ready-to-use datasets that can be customized for your model’s unique requirements. We turn your text into a competitive advantage; আজই যোগাযোগ করুন.