কম্পিউটারাইজড বা ডিজিটাল তথ্যের দ্রুত অগ্রগতির ফলে প্রচুর পরিমাণে তথ্য ও উপাত্ত রয়েছে। টেক্সট ডাটাবেস, যা একাধিক উৎস থেকে নথির বিশাল সংগ্রহ, এতে প্রচুর পরিমাণে অ্যাক্সেসযোগ্য তথ্য রয়েছে।
ইলেকট্রনিক আকারে উপলব্ধ তথ্যের ক্রমবর্ধমান পরিমাণের কারণে পাঠ্য ডাটাবেসগুলি ক্রমাগত বিকাশ করছে। সমসাময়িক তথ্যের 80% এরও বেশি অসংগঠিত বা আধা-কাঠামোগত ডেটার আকারে রয়েছে।
টেক্সট ডেটার ক্রমবর্ধমান পরিমাণের জন্য ঐতিহ্যগত তথ্য পুনরুদ্ধারের পদ্ধতিগুলি অপর্যাপ্ত হয়ে উঠছে। ফলস্বরূপ, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে।
গ্রহণযোগ্য প্যাটার্নের সন্ধান এবং বিপুল পরিমাণ ডেটা থেকে পাঠ্য নথির বিশ্লেষণ বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্রের একটি মূল অসুবিধা। এটি একটি জটিল এবং ব্যয়বহুল পদ্ধতি ছিল যেহেতু ম্যানুয়ালি ডেটা বাছাই করতে সময় এবং সংস্থান লেগেছিল।
টেক্সট ক্লাসিফিকেশন পদ্ধতিগুলি দ্রুত, সাশ্রয়ী এবং মাপযোগ্য পাঠ্যের জন্য একটি দুর্দান্ত পছন্দ হিসাবে দেখানো হয়েছে তথ্য কাঠামো.
অসংগঠিত ডেটার ক্রমবর্ধমান বন্যা সফলভাবে পরিচালনা করার জন্য ক্রমবর্ধমান সংখ্যক কোম্পানি দ্বারা পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস মডেলগুলি নিযুক্ত করা হচ্ছে।
এই পোস্টে, আমরা পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, সেরা পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস মডেল এবং আরও অনেক কিছু দেখব।
সুতরাং, পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ কি?
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস হল পাঠকে এক বা একাধিক শ্রেণীবিভাগে সংগঠিত, গঠন এবং ফিল্টার করার প্রক্রিয়া। টেক্সট শ্রেণীবিভাগ আইনী কাগজপত্র, চিকিৎসা গবেষণা এবং ফাইল এবং এমনকি মৌলিক পণ্য মূল্যায়ন সহ বিভিন্ন প্রসঙ্গে ব্যবহার করা হয়।
ডেটা থেকে যতটা সম্ভব অন্তর্দৃষ্টি বের করার জন্য কোম্পানিগুলি লক্ষ লক্ষ টাকা দিচ্ছে৷
টেক্সট/ডকুমেন্ট ডেটা ব্যবহার করার উদ্ভাবনী উপায় খুঁজে বের করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ সেগুলি ডেটার অন্যান্য ফর্মের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি প্রচলিত। যেহেতু ডেটা অন্তর্নিহিতভাবে অসংগঠিত এবং প্রচুর, তাই এটিকে হজমযোগ্য উপায়ে সংগঠিত করা এর মূল্য উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করতে পারে।
সেরা পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস মডেল
1. গুগল ক্লাউড এনএলপি
Google ক্লাউড NLP হল টেক্সট অ্যানালাইসিস টুলের একটি সেট যা আপনাকে আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার অন্তর্দৃষ্টি শনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। Google ক্লাউড NLP (প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ) ব্যবসার জন্য একটি চমৎকার পছন্দ যা বর্তমানে Google ক্লাউডে ডেটা সঞ্চয় করে এবং Google অ্যাপের সাথে একীভূত করতে চায়।
তারা জন্য প্রস্তুত ব্যবহার মডেল প্রদান অনুভূতির বিশ্লেষণ, সত্তা নিষ্কাশন, বিষয়বস্তু শ্রেণীকরণ, এবং বাক্য গঠন বিশ্লেষণ।
উদাহরণস্বরূপ, বিষয়বস্তু শ্রেণীকরণ টুল আপনাকে 600 টিরও বেশি বিভিন্ন গ্রুপে নথি শ্রেণীবদ্ধ করতে দেয়।
আপনার যদি একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত একটি শ্রেণিবিন্যাস মডেলের প্রয়োজন হয়, আপনি AutoML প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করতে পারেন, যা আপনাকে আপনার নিজের পূর্ব-নির্ধারিত বিভাগগুলি ব্যবহার করে কাস্টমাইজড সমাধানগুলি বিকাশ করতে দেয়৷
2. অ্যামাজন সমঝোতা
Amazon Comprehend সম্পূর্ণরূপে Amazon দ্বারা পরিচালিত হয়, তাই কোনো ব্যক্তিগত সার্ভারের প্রয়োজন হয় না। অধিকন্তু, অটোএমএল আপনাকে আপনার নিজস্ব টেক্সট-মাইনিং মডেল তৈরি করতে দেয় তা সত্ত্বেও, প্রাক-প্রশিক্ষিত API পাওয়া যায়।
এটি এমন API প্রদান করে যেগুলি আপনার অ্যাপে অন্তর্ভুক্ত করা সহজ।
অনুভূতি বিশ্লেষণ, ভাষা শনাক্তকরণ, এবং একটি কাস্টম শ্রেণীবিভাগ API-এর জন্য API আপনার ব্যবসার প্রয়োজন অনুসারে পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস মডেলগুলি বিকাশে আপনাকে সহায়তা করার জন্য উপলব্ধ।
একটি কাস্টম মডেল তৈরি করতে, আপনার কোন প্রয়োজন নেই মেশিন লার্নিং অভিজ্ঞতা বা যথেষ্ট কোডিং ক্ষমতা।
এটি ব্যবসার জন্য সুবিধাজনক যেগুলি পরিচালিত সফ্টওয়্যার, সহজ ইনস্টলেশন এবং পূর্ব-নির্মিত মডেলগুলি চায়৷
3. মাঙ্কিলার্ন
MonkeyLearn হল নথি, সমীক্ষার উত্তর সহ আপনার সমস্ত অসংগঠিত পাঠ্য ডেটা মূল্যায়নের জন্য একটি পরিশীলিত পাঠ্য শ্রেণিবদ্ধকরণ সরঞ্জাম। সামাজিক মাধ্যম, অনলাইন পর্যালোচনা, এবং গ্রাহক প্রতিক্রিয়া.
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কৌশল এবং অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সফ্টওয়্যারটিকে মানুষের মতো পাঠ্য পড়তে সক্ষম করুন। আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে ফলাফল হিসাবে আপনার বিশ্লেষণ সঠিক হবে।
আপনি সরাসরি MonkeyLearn-এ ডেটা আপলোড করতে পারেন বা Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier এবং অন্যান্য প্রোগ্রামের সাথে দ্রুত সংযোগ করতে পারেন।
MonkeyLearn এর শক্তিশালী মেশিন লার্নিং আপনার মডেল তৈরি করা সহজ করে তোলে। এবং খুব কম কোডিং সহ, আপনি সমস্ত প্রধান ভাষায় API লিঙ্ক করতে পারেন।
4. তাপ বুদ্ধিমত্তা
হিট হল চাহিদা অনুযায়ী বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি ক্লাউড পরিষেবা, যা মানুষের হাইব্রিড ক্লাউড এবং এআই-এর মাধ্যমে রিয়েল-টাইমে জ্ঞানীয় পরিষেবা প্রদান করে।
হিট ডেটা সংগ্রহ, পাঠ্য শ্রেণীকরণ এবং সংযম, ডেটা লেবেলিং, চ্যাটবট এবং কথোপকথন, ছবি সম্পাদনা ইত্যাদি সহ ডিজিটাল কার্যক্রম পরিচালনা করে।
একটি রিয়েল-টাইম মানুষের ভিড় নতুন কাজগুলি প্রক্রিয়া করে, যখন AI সংগৃহীত ডেটাতে শেখানো হয়।
এমনকি সবচেয়ে সূক্ষ্ম এবং বিভ্রান্তিকর কাজগুলিতে, হাইব্রিড কৌশলটি অতি-উচ্চ নির্ভুলতা নিশ্চিত করে।
5. আইবিএম ওয়াটসন
IBM Watson হল একটি মাল্টি-ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম যা কর্পোরেট ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য বিভিন্ন ধরনের AI ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করে।
ডেভেলপাররা ডেটাতে থিমগুলি সনাক্ত করতে কাস্টম শ্রেণীবিভাগ মডেল তৈরি করতে প্রাকৃতিক ভাষা শ্রেণীবদ্ধকারী ব্যবহার করতে পারেন। আপনি 15 মিনিটেরও কম সময়ে একটি মডেলকে প্রশিক্ষিত করতে পারেন (মেশিন লার্নিংয়ের কোনো পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই) এবং API-এর মাধ্যমে দ্রুত মডেলগুলিকে আপনার অ্যাপে অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন।
ওয়াটসন ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ আন্ডারস্ট্যান্ডিং নামে একটি প্রাক-নির্মিত পাঠ্য বিশ্লেষণ সমাধানও অফার করে, যা পাঠে অনুভূতি, আবেগ এবং শ্রেণিবিন্যাস আবিষ্কার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
অভ্যন্তরীণ প্রকৌশলী যারা হাইপার-স্পেশালাইজড টেক্সট মাইনিং মডেল তৈরি করতে চায় তাদের জন্য এটি সবচেয়ে উপযুক্ত।
অ্যাপ্লিকেশন
পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের জন্য বিভিন্ন ব্যবহার রয়েছে। কিছু সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত:
- ভাষা স্বীকৃতি, অনুরূপ গুগল অনুবাদ
- বেনামী ব্যবহারকারীদের বয়স এবং লিঙ্গ পরিচয়
- অনলাইন সামগ্রী ট্যাগিং
- ইমেল স্প্যাম সনাক্তকরণ
- অনলাইন পর্যালোচনা অনুভূতি বিশ্লেষণ
- ভার্চুয়াল সহকারী যেমন Siri এবং Alexa-তে স্পিচ রিকগনিশন প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়।
- টপিক লেবেল সহ ডকুমেন্ট, যেমন রিসার্চ পেপার
উপসংহার
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস সরঞ্জামগুলি আপনাকে বিষয়, অনুভূতি, অভিপ্রায় এবং আরও অনেক কিছু অনুসারে ডেটা সাজাতে দেয়।
তারা আপনাকে সময়-সাপেক্ষ প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে সক্ষম করে যেমন আগত ইমেলগুলিকে লেবেল করা এবং গ্রাহক সহায়তার অনুরোধগুলি রাউটিং করার পাশাপাশি গ্রাহকরা আপনার কোম্পানি সম্পর্কে কী ভাবেন সে সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে৷
ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক এবং API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ SaaS প্রযুক্তির কারণে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ অটোমেশন আপনার ধারণার চেয়ে সহজ।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন