ডেটা হল সেই পরাশক্তি যা আজকের বিশ্বে ডিজিটাল ল্যান্ডস্কেপকে বদলে দিচ্ছে। ইমেল থেকে সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট, সর্বত্র তথ্য আছে। এটা সত্য যে ব্যবসার এত ডেটা অ্যাক্সেস ছিল না, কিন্তু যথেষ্ট ডেটা অ্যাক্সেস আছে? তথ্যের সমৃদ্ধ উৎস অকেজো বা অপ্রচলিত হয়ে যায় যখন এটি প্রক্রিয়া করা হয় না।
অসংগঠিত পাঠ্য তথ্যের একটি সমৃদ্ধ উত্স হতে পারে, তবে ডেটা সংগঠিত, শ্রেণীবদ্ধ এবং বিশ্লেষণ না করা পর্যন্ত এটি ব্যবসার জন্য উপযোগী হবে না। অসংগঠিত ডেটা, যেমন টেক্সট, অডিও, ভিডিও এবং সোশ্যাল মিডিয়ার পরিমাণ 80 -90% সমস্ত ডেটার। অধিকন্তু, সবেমাত্র 18% সংস্থা তাদের সংস্থার অসংগঠিত ডেটার সুবিধা নিচ্ছে বলে জানা গেছে।
সার্ভারে সংরক্ষিত টেরাবাইট ডেটা ম্যানুয়ালি সিফটিং করা একটি সময়সাপেক্ষ এবং স্পষ্টতই অসম্ভব কাজ। যাইহোক, মেশিন লার্নিং, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অটোমেশনের অগ্রগতির সাথে, দ্রুত এবং কার্যকরভাবে পাঠ্য ডেটা গঠন এবং বিশ্লেষণ করা সম্ভব। তথ্য বিশ্লেষণের প্রথম ধাপ পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস.
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস কি?
পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ বা শ্রেণীকরণ হল পাঠ্যকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগ বা শ্রেণীতে গোষ্ঠীবদ্ধ করার প্রক্রিয়া। এই মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, যে কোনো পাঠ্য - নথি, ওয়েব ফাইল, অধ্যয়ন, আইনি নথি, মেডিকেল রিপোর্ট এবং আরও অনেক কিছু - শ্রেণীবদ্ধ, সংগঠিত এবং কাঠামোগত হতে পারে।
পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের প্রাথমিক ধাপ যা স্প্যাম সনাক্তকরণে বেশ কয়েকটি ব্যবহার রয়েছে। সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ, উদ্দেশ্য সনাক্তকরণ, ডেটা লেবেলিং এবং আরও অনেক কিছু.
পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে
জরুরী অবস্থা পর্যবেক্ষণ করুন
টেক্সট শ্রেণীবিভাগ আইন প্রয়োগকারী সংস্থার দ্বারা ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট এবং কথোপকথন স্ক্যান করে এবং পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস সরঞ্জাম প্রয়োগ করে, তারা জরুরীতার জন্য ফিল্টার করে এবং নেতিবাচক বা জরুরী প্রতিক্রিয়া সনাক্ত করে প্যানিক কথোপকথন সনাক্ত করতে পারে।
ব্র্যান্ড প্রচারের উপায়গুলি চিহ্নিত করুন
বিপণনকারীরা তাদের ব্র্যান্ড এবং পণ্য প্রচার করার জন্য পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করছে। ব্যবসাগুলি তাদের ব্র্যান্ড বা পণ্যগুলি সম্পর্কে অনলাইনে ব্যবহারকারীর পর্যালোচনা, প্রতিক্রিয়া, প্রতিক্রিয়া এবং কথোপকথন পর্যবেক্ষণ করে এবং প্রভাবশালী, প্রচারক এবং নিন্দুকদের সনাক্ত করে তাদের গ্রাহকদের আরও ভাল পরিষেবা দিতে পারে।
ডেটা হ্যান্ডলিং সহজতর করা হয়েছে
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের মাধ্যমে ডেটা পরিচালনার বোঝা সহজ করা হয়েছে। একাডেমিয়া, গবেষক, প্রশাসন, সরকার, এবং আইন অনুশীলনকারীরা পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ থেকে উপকৃত হয় যখন অসংগঠিত ডেটা গোষ্ঠীতে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
পরিষেবা অনুরোধ শ্রেণীবদ্ধ করুন
ব্যবসাগুলি প্রতিদিন এক টন পরিষেবার অনুরোধ পরিচালনা করে। তাদের উদ্দেশ্য, জরুরীতা এবং বিতরণ বোঝার জন্য ম্যানুয়ালি প্রতিটি মাধ্যমে যাওয়া একটি চ্যালেঞ্জ। AI-ভিত্তিক টেক্সট শ্রেণীবিভাগের সাথে, ব্যবসার জন্য বিভাগ, অবস্থান এবং প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে কাজগুলি ট্যাগ করা এবং কার্যকরভাবে সংস্থানগুলি সংগঠিত করা সহজ।
ওয়েবসাইট ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করুন
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস পণ্যের বিষয়বস্তু এবং চিত্র বিশ্লেষণ করতে এবং কেনাকাটা করার সময় ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে এটিকে সঠিক বিভাগে বরাদ্দ করতে সহায়তা করে। টেক্সট শ্রেণীবিভাগ নিউজ পোর্টাল, ব্লগ, ই-কমার্স স্টোর, নিউজ কিউরেটর এবং আরও অনেক কিছুর মতো সাইটে সঠিক বিষয়বস্তু সনাক্ত করতেও সাহায্য করে।
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
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের একটি মৌলিক পদক্ষেপ। প্রক্রিয়াটি সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য সহ পাঠ্যগুলিকে উপস্থাপন করার লক্ষ্যে। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন অপ্রাসঙ্গিক ডেটা অপসারণ করতে এবং নির্ভুলতা বাড়াতে সাহায্য করে।
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।
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস: অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে
স্বায়ত্তশাসিত গ্রুপিং বা টেক্সট বা ডেটার বড় অংশকে শ্রেণীবদ্ধ করা বিভিন্ন সুবিধা দেয়, যা স্বতন্ত্র ব্যবহারের ক্ষেত্রে জন্ম দেয়। আসুন এখানে সবচেয়ে সাধারণ কিছু তাকান:
- স্প্যাম সনাক্তকরণ: স্প্যাম সামগ্রী সনাক্ত করতে, ফিল্টার করতে এবং ব্লক করতে ইমেল পরিষেবা প্রদানকারী, টেলিকম পরিষেবা প্রদানকারী এবং ডিফেন্ডার অ্যাপ ব্যবহার করে
- অনুভূতির বিশ্লেষণ: অন্তর্নিহিত অনুভূতি এবং প্রসঙ্গের জন্য পর্যালোচনা এবং ব্যবহারকারী-উত্পাদিত সামগ্রী বিশ্লেষণ করুন এবং ORM (অনলাইন রেপুটেশন ম্যানেজমেন্ট) এ সহায়তা করুন
- অভিপ্রায় সনাক্তকরণ: সঠিক এবং প্রাসঙ্গিক ফলাফল জেনারেট করতে ব্যবহারকারীদের দ্বারা প্রদত্ত প্রম্পট বা প্রশ্নের পিছনে অভিপ্রায় আরও ভালভাবে বুঝতে
- বিষয় লেবেলিং: পূর্বনির্ধারিত বিষয় বা বিষয় অনুসারে সংবাদ নিবন্ধ বা ব্যবহারকারীর তৈরি পোস্ট শ্রেণীবদ্ধ করুন
- ভাষা সনাক্তকরণ: একটি পাঠ্য প্রদর্শিত বা উপস্থাপিত ভাষা সনাক্ত করুন
- জরুরী সনাক্তকরণ: জরুরী যোগাযোগগুলি চিহ্নিত করুন এবং অগ্রাধিকার দিন
- সামাজিক মিডিয়া মনিটরিং: ব্র্যান্ডের সোশ্যাল মিডিয়া উল্লেখের জন্য নজর রাখার প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করুন
- সমর্থন টিকিট শ্রেণীকরণ: কম্পাইল, সংগঠিত, এবং গ্রাহকদের কাছ থেকে সমর্থন টিকিট এবং পরিষেবা অনুরোধ অগ্রাধিকার
- দলিল সংস্থা: বাছাই, গঠন, এবং মানসম্মত আইনি এবং চিকিৎসা নথি
- ইমেল ফিল্টারিং: নির্দিষ্ট শর্তের উপর ভিত্তি করে ইমেল ফিল্টার করুন
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ: লেনদেন জুড়ে সন্দেহজনক কার্যকলাপ সনাক্ত এবং পতাকাঙ্কিত
- বাজার গবেষণা: বিশ্লেষন থেকে বাজারের অবস্থা বুঝুন এবং পণ্য এবং ডিজিটাল বিজ্ঞাপন এবং আরো ভালো অবস্থানে সহায়তা করুন
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস মূল্যায়ন করতে কোন মেট্রিক ব্যবহার করা হয়?
যেমন আমরা উল্লেখ করেছি, আপনার মডেলের কর্মক্ষমতা ধারাবাহিকভাবে উচ্চতর তা নিশ্চিত করতে মডেল অপ্টিমাইজেশন অনিবার্য। যেহেতু মডেলগুলি প্রযুক্তিগত ত্রুটি এবং হ্যালুসিনেশনের মতো দৃষ্টান্তগুলির সম্মুখীন হতে পারে, তাই তাদের লাইভ নেওয়া বা পরীক্ষার দর্শকদের কাছে উপস্থাপন করার আগে তাদের কঠোর বৈধতা কৌশলের মাধ্যমে পাস করা অপরিহার্য।
এটি করার জন্য, আপনি ক্রস-ভ্যালিডেশন নামে একটি শক্তিশালী মূল্যায়ন কৌশল ব্যবহার করতে পারেন।
ক্রস বৈধতা
এর মধ্যে প্রশিক্ষণের ডেটাকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করা জড়িত। প্রশিক্ষণ ডেটার প্রতিটি ছোট অংশ আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ এবং যাচাই করার জন্য নমুনা হিসাবে ব্যবহার করা হয়। আপনি প্রক্রিয়াটি কিকস্টার্ট করার সাথে সাথে, আপনার মডেল প্রদত্ত প্রশিক্ষণ ডেটার প্রাথমিক ছোট অংশে প্রশিক্ষণ দেয় এবং অন্যান্য ছোট অংশগুলির সাথে পরীক্ষা করা হয়। মডেল পারফরম্যান্সের শেষ ফলাফলগুলি ব্যবহারকারী-টীকাযুক্ত ডেটাতে প্রশিক্ষিত আপনার মডেল দ্বারা উত্পন্ন ফলাফলের সাথে ওজন করা হয়।
ক্রস-ভ্যালিডেশনে ব্যবহৃত মূল মেট্রিক্স
| সঠিকতা | প্রত্যাহার | স্পষ্টতা | এফ 1 স্কোর |
|---|---|---|---|
| যা সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা মোট ভবিষ্যদ্বাণী সংক্রান্ত ফলাফলের সংখ্যা নির্দেশ করে | যা মোট সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর সাথে তুলনা করলে সঠিক ফলাফলের ভবিষ্যদ্বাণী করার ধারাবাহিকতা বোঝায় | যা আপনার মডেলের কম মিথ্যা ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা বোঝায় | যা প্রত্যাহার এবং নির্ভুলতার হারমোনিক গড় গণনা করে সামগ্রিক মডেলের কর্মক্ষমতা নির্ধারণ করে |
আপনি কিভাবে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ সম্পাদন করবেন?
যদিও এটি ভয়ঙ্কর শোনাচ্ছে, পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের কাছে যাওয়ার প্রক্রিয়াটি পদ্ধতিগত এবং সাধারণত নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি জড়িত:
- একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট কিউরেট করুন: প্রথম ধাপ হল মডেলগুলিকে পরিচিত করতে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে শব্দ, বাক্যাংশ, নিদর্শন এবং অন্যান্য সংযোগগুলি সনাক্ত করতে শেখানোর জন্য প্রশিক্ষণের ডেটার একটি বিভিন্ন সেট সংকলন করা। এই ভিত্তির উপর গভীরভাবে প্রশিক্ষণের মডেল তৈরি করা যেতে পারে।
- ডেটাসেট প্রস্তুত করুন: সংকলিত তথ্য এখন প্রস্তুত. যাইহোক, এটি এখনও কাঁচা এবং অসংগঠিত. এই ধাপে এটিকে মেশিন-প্রস্তুত করার জন্য ডেটা পরিষ্কার এবং মানসম্মত করা জড়িত। এই পর্বে টীকা এবং টোকেনাইজেশনের মতো কৌশল অনুসরণ করা হয়।
- পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন: একবার ডেটা গঠন করা হলে, প্রশিক্ষণ পর্ব শুরু হয়। মডেলগুলি টীকাযুক্ত ডেটা থেকে শিখে এবং ফেড ডেটাসেটগুলি থেকে সংযোগ তৈরি করা শুরু করে৷ যেহেতু আরও প্রশিক্ষণের ডেটা মডেলগুলিতে দেওয়া হয়, তারা আরও ভাল শিখে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে অপ্টিমাইজ করা ফলাফল তৈরি করে যা তাদের মৌলিক অভিপ্রায়ের সাথে সংযুক্ত থাকে।
- মূল্যায়ন এবং অপ্টিমাইজ করুন: চূড়ান্ত ধাপ হল মূল্যায়ন, যেখানে আপনি পূর্ব-শনাক্ত করা মেট্রিক্স এবং বেঞ্চমার্কের সাথে আপনার মডেল দ্বারা উত্পন্ন ফলাফলের তুলনা করেন। ফলাফল এবং অনুমানের উপর ভিত্তি করে, আপনি আরও প্রশিক্ষণ জড়িত কিনা বা মডেলটি স্থাপনার পরবর্তী পর্যায়ের জন্য প্রস্তুত কিনা সে বিষয়ে একটি কল নিতে পারেন।
একটি কার্যকরী এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস টুল তৈরি করা সহজ নয়। এখনও, সঙ্গে শিপ আপনার ডেটা-অংশীদার হিসাবে, আপনি একটি কার্যকরী, মাপযোগ্য এবং ব্যয়-কার্যকর বিকাশ করতে পারেন এআই-ভিত্তিক পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস টুল। আমাদের কাছে অনেকগুলি সঠিকভাবে টীকা করা এবং ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত ডেটাসেট রয়েছে যা আপনার মডেলের অনন্য প্রয়োজনীয়তার জন্য কাস্টমাইজ করা যেতে পারে। আমরা আপনার পাঠ্যকে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাতে পরিণত করি; আজই যোগাযোগ করুন.
