আমরা চ্যাট, ইমেল, ওয়েবসাইট এবং সোশ্যাল মিডিয়ার মাধ্যমে অনলাইনে লোকেদের সাথে যোগাযোগ করতে অনেক সময় ব্যয় করি।
প্রতি সেকেন্ডে আমরা যে বিপুল পরিমাণ টেক্সট ডেটা তৈরি করি তা আমাদের মনোযোগ এড়িয়ে যায়, কিন্তু সবসময় নয়।
গ্রাহকদের ক্রিয়াকলাপ এবং পর্যালোচনাগুলি সংস্থাগুলিকে পণ্য এবং পরিষেবাগুলিতে গ্রাহকরা কী মূল্যবান এবং অস্বীকৃতি জানায়, সেইসাথে তারা একটি ব্র্যান্ড থেকে কী চায় সে সম্পর্কে অমূল্য তথ্য সরবরাহ করে।
ব্যবসার সংখ্যাগরিষ্ঠ, যাইহোক, এখনও ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতি নির্ধারণ করতে অসুবিধা হচ্ছে।
যেহেতু বেশিরভাগ ডেটা অসংগঠিত, তাই কম্পিউটারের এটি বুঝতে অসুবিধা হয় এবং ম্যানুয়ালি বাছাই করা অত্যন্ত সময়সাপেক্ষ হবে।
একটি দৃঢ় প্রসারিত হওয়ার সাথে সাথে হাত দ্বারা প্রচুর ডেটা প্রক্রিয়া করা শ্রমসাধ্য, একঘেয়ে এবং কেবলমাত্র আনস্কেলযোগ্য হয়ে ওঠে।
সৌভাগ্যক্রমে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ আপনাকে অসংগঠিত পাঠ্যের অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ তথ্য খুঁজে পেতে এবং পাঠ্য বিশ্লেষণের সমস্যাগুলির একটি পরিসীমা সমাধান করতে সহায়তা করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে অনুভূতির বিশ্লেষণ, বিষয় শ্রেণীকরণ, এবং আরো.
মানুষের ভাষাকে মেশিনের কাছে বোধগম্য করা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্ষেত্রের লক্ষ্য, যা ভাষাবিজ্ঞান এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানকে ব্যবহার করে।
এনএলপি কম্পিউটারগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রচুর পরিমাণে ডেটা মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে, যার ফলে আপনার পক্ষে প্রাসঙ্গিক তথ্য দ্রুত সনাক্ত করা সম্ভব হয়।
অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ তথ্য উন্মোচন করতে এবং বেশ কয়েকটি সমস্যা সমাধানের জন্য অসংগঠিত পাঠ্য (বা অন্যান্য ধরণের প্রাকৃতিক ভাষা) বিভিন্ন প্রযুক্তির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে।
যদিও কোনভাবেই বিস্তৃত নয়, নীচে উপস্থাপিত ওপেন-সোর্স টুলগুলির তালিকাটি তাদের প্রকল্পগুলিতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করতে আগ্রহী যে কোনও ব্যক্তি বা কোনও সংস্থার জন্য শুরু করার জন্য একটি দুর্দান্ত জায়গা।
1. NLTK
কেউ যুক্তি দিতে পারে যে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ টুলকিট (NLTK) হল সবচেয়ে বৈশিষ্ট্য সমৃদ্ধ টুল যা আমি দেখেছি।
শ্রেণীকরণ, টোকেনাইজেশন, স্টেমিং, ট্যাগিং, পার্সিং এবং শব্দার্থিক যুক্তি সহ প্রায় সমস্ত NLP কৌশল প্রয়োগ করা হয়।
আপনি যে সুনির্দিষ্ট অ্যালগরিদম বা পদ্ধতিটি ব্যবহার করতে চান তা নির্বাচন করতে পারেন কারণ প্রতিটির জন্য প্রায়শই বেশ কয়েকটি বাস্তবায়ন উপলব্ধ থাকে।
পাশাপাশি অসংখ্য ভাষা সমর্থিত। যদিও এটি সাধারণ কাঠামোর জন্য ভাল, তবে সত্য যে এটি সমস্ত ডেটাকে স্ট্রিং হিসাবে উপস্থাপন করে কিছু পরিশীলিত ক্ষমতা প্রয়োগ করা এটিকে চ্যালেঞ্জিং করে তোলে।
অন্যান্য সরঞ্জামের সাথে তুলনা করলে, লাইব্রেরিটিও কিছুটা অলস।
সমস্ত বিষয় বিবেচনা করা হয়েছে, এটি পরীক্ষা, অন্বেষণ এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি চমৎকার টুলসেট যার জন্য অ্যালগরিদমের একটি নির্দিষ্ট মিশ্রণ প্রয়োজন।
ভালো দিক
- এটি বেশ কয়েকটি তৃতীয় সংযোজন সহ সবচেয়ে জনপ্রিয় এবং সম্পূর্ণ এনএলপি লাইব্রেরি।
- অন্যান্য লাইব্রেরির তুলনায়, এটি বেশিরভাগ ভাষা সমর্থন করে।
মন্দ দিক
- বুঝতে এবং ব্যবহার করা কঠিন
- ইহা ধীরগতি
- এর কোন মডেল নেই নিউরাল নেটওয়ার্ক
- এটি শুধুমাত্র শব্দার্থ বিবেচনা না করে পাঠ্যকে বাক্যে ভাগ করে
2. স্পেসি
SpaCy হল NLTK-এর সবচেয়ে সম্ভাব্য শীর্ষ প্রতিদ্বন্দ্বী। যদিও প্রতিটি এনএলপি উপাদানের জন্য এটির একটি বাস্তবায়ন রয়েছে, এটি সাধারণত দ্রুত হয়।
উপরন্তু, সবকিছু একটি স্ট্রিং এর পরিবর্তে একটি বস্তু হিসাবে উপস্থাপিত হয়, যা অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশের জন্য ইন্টারফেসকে সরল করে।
আপনার টেক্সট ডেটা গভীরভাবে উপলব্ধি করা আপনাকে আরও কিছু অর্জন করতে সক্ষম করবে।
এটি আরও বেশ কয়েকটি ফ্রেমওয়ার্ক এবং ডেটা সায়েন্স টুলের সাথে সংযোগ করা আরও সহজ করে তোলে। কিন্তু NLTK-এর তুলনায়, SpaCy অনেক ভাষা সমর্থন করে না।
এটি ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের বিভিন্ন দিকগুলির জন্য অনেকগুলি স্নায়ু মডেলের পাশাপাশি বিকল্পগুলির একটি ঘনীভূত পরিসর এবং চমৎকার ডকুমেন্টেশন সহ একটি সরল ব্যবহারকারী ইন্টারফেস বৈশিষ্ট্যযুক্ত করে।
উপরন্তু, SpaCy বিপুল পরিমাণ ডেটা মিটমাট করার জন্য তৈরি করা হয়েছে এবং অত্যন্ত পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে নথিভুক্ত করা হয়েছে।
এটিতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মডেলের আধিক্যও রয়েছে যা ইতিমধ্যেই প্রশিক্ষিত হয়েছে, যা SpaCy-এর সাথে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ শেখা, শেখানো এবং ব্যবহার করা সহজ করে তোলে।
সামগ্রিকভাবে, এটি নতুন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম যার জন্য একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতির প্রয়োজন নেই এবং উত্পাদনে পারফরম্যান্স করতে হবে।
ভালো দিক
- অন্যান্য জিনিসের তুলনায়, এটি দ্রুত।
- এটি শেখা এবং ব্যবহার করা সহজ।
- মডেলগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়
মন্দ দিক
- NLTK এর তুলনায় কম অভিযোজনযোগ্যতা
3. জেনসিম
শব্দার্থিক ভেক্টর হিসাবে নথি প্রকাশ করার জন্য সবচেয়ে কার্যকর এবং সহজ পদ্ধতিগুলি জেনসিম নামে পরিচিত বিশেষায়িত ওপেন-সোর্স পাইথন ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে অর্জন করা হয়।
Gensim একটি পরিসীমা ব্যবহার করে কাঁচা, অসংগঠিত প্লেইন টেক্সট পরিচালনা করার জন্য লেখক দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল মেশিন লার্নিং পদ্ধতি; তাই, টপিক মডেলিংয়ের মতো কাজগুলি মোকাবেলা করতে জেনসিম ব্যবহার করা একটি স্মার্ট ধারণা।
উপরন্তু, জেনসিম কার্যকরভাবে পাঠ্যের মিল খুঁজে পায়, বিষয়বস্তু সূচী করে এবং স্বতন্ত্র পাঠ্যের মধ্যে নেভিগেট করে।
এটি একটি অত্যন্ত বিশেষায়িত পাইথন লাইব্রেরি প্রচ্ছন্ন ডিরিচলেট অ্যালোকেশন এবং অন্যান্য এলডিএ পদ্ধতি ব্যবহার করে বিষয় মডেলিং কাজগুলিতে ফোকাস করা।
অতিরিক্তভাবে, একে অপরের মতো পাঠ্যগুলি খুঁজে বের করা, পাঠ্যগুলিকে ইন্ডেক্স করা এবং কাগজপত্র জুড়ে নেভিগেট করার ক্ষেত্রে এটি বেশ ভাল।
এই টুলটি দক্ষতার সাথে এবং দ্রুত বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করে। এখানে কিছু শুরু টিউটোরিয়াল আছে.
ভালো দিক
- সাধারণ ইউজার ইন্টারফেস
- সুপরিচিত অ্যালগরিদমের দক্ষ ব্যবহার
- কম্পিউটারের একটি গ্রুপে, এটি সুপ্ত ডিরিচলেট বরাদ্দ এবং সুপ্ত শব্দার্থ বিশ্লেষণ করতে পারে।
মন্দ দিক
- এটি বেশিরভাগই তত্ত্বাবধানহীন টেক্সট মডেলিংয়ের জন্য তৈরি।
- এটিতে একটি সম্পূর্ণ NLP পাইপলাইনের অভাব রয়েছে এবং এটি Spacy বা NLTK এর মতো অন্যান্য লাইব্রেরির সাথে একত্রে ব্যবহার করা উচিত।
4. টেক্সটব্লব
TextBlob হল এক ধরণের NLTK এক্সটেনশন।
TextBlob-এর মাধ্যমে, আপনি আরও সহজে অসংখ্য NLTK ফাংশন অ্যাক্সেস করতে পারেন, এবং TextBlob প্যাটার্ন লাইব্রেরি ক্ষমতাও অন্তর্ভুক্ত করে।
আপনি যদি সবেমাত্র শুরু করেন তবে শেখার সময় এটি ব্যবহার করার জন্য একটি দরকারী টুল হতে পারে এবং এটি এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উত্পাদনে ব্যবহার করা যেতে পারে যেগুলির জন্য খুব বেশি কর্মক্ষমতা প্রয়োজন হয় না।
এটি একই এনএলপি ফাংশনগুলি বহন করার জন্য অনেক বেশি ব্যবহারকারী-বান্ধব এবং সহজবোধ্য ইন্টারফেস অফার করে।
এটি নতুনদের জন্য একটি দুর্দান্ত বিকল্প যারা NLP কাজগুলি যেমন সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ, পাঠ্য শ্রেণীকরণ এবং অংশ-অফ-স্পীচ ট্যাগিং করতে চান কারণ এর শেখার বক্ররেখা অন্যান্য ওপেন-সোর্স সরঞ্জামগুলির তুলনায় কম।
TextBlob ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় এবং সামগ্রিকভাবে ছোট প্রকল্পের জন্য চমৎকার।
ভালো দিক
- লাইব্রেরির ইউজার ইন্টারফেস সহজ এবং পরিষ্কার।
- এটি Google অনুবাদ ব্যবহার করে ভাষা শনাক্তকরণ এবং অনুবাদ পরিষেবা প্রদান করে।
মন্দ দিক
- অন্যদের তুলনায়, এটা ধীর.
- নিউরাল নেটওয়ার্কের কোন মডেল নেই
- কোন শব্দ ভেক্টর সমন্বিত
5. ওপেনএনএলপি
Apache Flink, Apache NiFi, এবং Apache Spark এর মত অন্যান্য Apache প্রকল্পের সাথে OpenNLP অন্তর্ভুক্ত করা সহজ কারণ এটি Apache ফাউন্ডেশন দ্বারা হোস্ট করা হয়েছে।
এটি একটি ব্যাপক এনএলপি টুল যা কমান্ড লাইন থেকে বা একটি অ্যাপ্লিকেশনে একটি লাইব্রেরি হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এতে এনএলপির সাধারণ প্রক্রিয়াকরণের সমস্ত উপাদান অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
উপরন্তু, এটি ব্যাপক ভাষা সমর্থন প্রদান করে। আপনি যদি জাভা ব্যবহার করেন, ওপেনএনএলপি হল এক টন ক্ষমতা সহ একটি শক্তিশালী টুল যা উৎপাদন কাজের চাপের জন্য প্রস্তুত।
টোকেনাইজেশন, বাক্য বিভাজন এবং পার্ট-অফ-স্পীচ ট্যাগিংয়ের মতো সবচেয়ে সাধারণ NLP কাজগুলি সক্রিয় করার পাশাপাশি, ওপেনএনএলপি আরও জটিল পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
সর্বাধিক এনট্রপি এবং পারসেপ্ট্রন-ভিত্তিক মেশিন লার্নিংও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
ভালো দিক
- বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সহ একটি মডেল প্রশিক্ষণ টুল
- মৌলিক এনএলপি কাজগুলিতে ফোকাস করে এবং সত্তা শনাক্তকরণ, শব্দগুচ্ছ সনাক্তকরণ এবং টোকেনাইজেশন সহ সেগুলিকে এক্সেল করে।
মন্দ দিক
- অত্যাধুনিক ক্ষমতার অভাব; আপনি যদি JVM এর সাথে চালিয়ে যেতে চান, তাহলে CoreNLP তে যাওয়া পরবর্তী স্বাভাবিক পদক্ষেপ।
6. অ্যালেনএনএলপি
অ্যালেনএনএলপি বাণিজ্যিক অ্যাপ্লিকেশন এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য আদর্শ কারণ এটি পাইটর্চ সরঞ্জাম এবং সংস্থানগুলিতে নির্মিত।
এটি পাঠ্য বিশ্লেষণের জন্য একটি সর্বাঙ্গীণ সরঞ্জাম হিসাবে বিকাশ করে।
এটি এটিকে তালিকার আরও পরিশীলিত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি করে তোলে। অন্যান্য কাজগুলি স্বাধীনভাবে সম্পাদন করার সময়, অ্যালেনএনএলপি বিনামূল্যে SpaCy ওপেন-সোর্স প্যাকেজ ব্যবহার করে ডেটা প্রিপ্রসেস করে।
অ্যালেনএনএলপির মূল বিক্রয় পয়েন্ট হল এটি ব্যবহার করা কতটা সহজ।
অ্যালেনএনএলপি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রক্রিয়াকে স্ট্রীমলাইন করে, অন্যান্য এনএলপি প্রোগ্রামগুলির বিপরীতে যা বেশ কয়েকটি মডিউল অন্তর্ভুক্ত করে।
ফলস্বরূপ, আউটপুট ফলাফলগুলি কখনই বিভ্রান্তিকর বোধ করে না। যাদের অনেক জ্ঞান নেই তাদের জন্য এটি একটি চমত্কার হাতিয়ার।
ভালো দিক
- PyTorch উপরে বিকশিত
- অন্বেষণ এবং অত্যাধুনিক মডেল ব্যবহার করে পরীক্ষা করার জন্য চমৎকার
- এটি বাণিজ্যিক এবং একাডেমিক উভয় ক্ষেত্রেই ব্যবহার করা যেতে পারে
মন্দ দিক
- বর্তমানে উৎপাদনে থাকা বড় মাপের প্রকল্পগুলির জন্য উপযুক্ত নয়।
উপসংহার
কোম্পানিগুলি এনএলপি কৌশলগুলি ব্যবহার করে অসংগঠিত পাঠ্য ডেটা যেমন ইমেল, অনলাইন পর্যালোচনা, থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সামাজিক মাধ্যম পোস্টিং, এবং আরো. ওপেন-সোর্স সরঞ্জামগুলি খরচ-মুক্ত, অভিযোজনযোগ্য এবং বিকাশকারীদের সম্পূর্ণ কাস্টমাইজেশন বিকল্প দেয়।
তুমি কিসের জন্য অপেক্ষা করছো? এখনই এগুলি ব্যবহার করুন এবং অবিশ্বাস্য কিছু তৈরি করুন।
শুভ কোডিং!
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন