পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ - গুরুত্ব, ব্যবহার ক্ষেত্রে 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

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। 

শিল্প জুড়ে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের জন্য একাধিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে। যদিও পাঠ্য ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করা, গোষ্ঠীবদ্ধ করা, শ্রেণীবদ্ধ করা এবং নিষ্কাশন করা সর্বদা বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়েছে, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস বিপণন, পণ্য বিকাশ, গ্রাহক পরিষেবা, ব্যবস্থাপনা এবং প্রশাসনে এর সম্ভাবনা খুঁজে পাচ্ছে। এটি ব্যবসাগুলিকে প্রতিযোগিতামূলক বুদ্ধিমত্তা, বাজার এবং গ্রাহকের জ্ঞান অর্জন করতে এবং ডেটা-ব্যাকড ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করছে। 

একটি কার্যকরী এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস টুল তৈরি করা সহজ নয়। তবুও, Shaip-কে আপনার ডেটা-পার্টনার হিসেবে নিয়ে, আপনি একটি কার্যকরী, মাপযোগ্য, এবং খরচ-কার্যকর AI-ভিত্তিক পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস টুল তৈরি করতে পারেন। আমরা টন আছে সঠিকভাবে টীকা করা এবং ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত ডেটাসেট যেটি আপনার মডেলের অনন্য প্রয়োজনীয়তার জন্য কাস্টমাইজ করা যেতে পারে। আমরা আপনার পাঠ্যকে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাতে পরিণত করি; আজই যোগাযোগ করুন।