સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
મને ખાતરી છે કે તમે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, તેમજ મશીન લર્નિંગ અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) જેવા શબ્દો સાંભળ્યા હશે.
ખાસ કરીને જો તમે એવી ફર્મ માટે કામ કરો છો જે દરરોજ હજારો નહીં તો હજારો ક્લાયન્ટ કોન્ટેક્ટ્સને હેન્ડલ કરે છે.
સોશિયલ મીડિયા પોસ્ટિંગ, ઈમેઈલ, ચેટ્સ, ઓપન-એન્ડેડ સર્વેના જવાબો અને અન્ય સ્ત્રોતોનું ડેટા વિશ્લેષણ એ કોઈ સરળ પ્રક્રિયા નથી, અને જ્યારે માત્ર લોકોને સોંપવામાં આવે ત્યારે તે વધુ મુશ્કેલ બની જાય છે.
એટલા માટે ઘણા લોકો ની સંભવિતતા વિશે ઉત્સાહી છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ તેમના રોજિંદા કામ માટે અને સાહસો માટે.
AI-સંચાલિત ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ ભાષાને સજીવ રીતે અર્થઘટન કરવા માટે અભિગમો અથવા અલ્ગોરિધમ્સની વ્યાપક શ્રેણીનો ઉપયોગ કરે છે, જેમાંથી એક વિષય વિશ્લેષણ છે, જેનો ઉપયોગ ટેક્સ્ટમાંથી વિષયોને આપમેળે શોધવા માટે થાય છે.
વ્યવસાયો વધુ પડતા ડેટા સાથે કામદારો પર વધુ પડતા બોજને બદલે મશીનો પર સરળ નોકરીઓ ટ્રાન્સફર કરવા માટે વિષય વિશ્લેષણ મોડલનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
જો કોમ્પ્યુટર દરરોજ સવારે ગ્રાહક સર્વેક્ષણો અથવા સપોર્ટ સમસ્યાઓની અનંત યાદીઓ દ્વારા ફિલ્ટર કરી શકે તો તમારી ટીમ કેટલો સમય બચાવી શકે છે અને વધુ આવશ્યક કાર્ય માટે ફાળવી શકે છે તે ધ્યાનમાં લો.
આ માર્ગદર્શિકામાં, અમે વિષય મોડેલિંગ, વિષય મોડેલિંગની વિવિધ પદ્ધતિઓ પર ધ્યાન આપીશું અને તેની સાથે થોડો અનુભવ મેળવીશું.
વિષય મોડેલિંગ શું છે?
ટોપિક મોડેલિંગ એ એક પ્રકારનું ટેક્સ્ટ માઇનિંગ છે જેમાં દેખરેખ વિના અને દેખરેખ કરાયેલ આંકડાકીય મશીન શિક્ષણ કોર્પસ અથવા અસંગઠિત ટેક્સ્ટના નોંધપાત્ર વોલ્યુમમાં વલણો શોધવા માટે તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
તે તમારા દસ્તાવેજોનો વિશાળ સંગ્રહ લઈ શકે છે અને શબ્દોના ક્લસ્ટરમાં શબ્દો ગોઠવવા અને વિષયો શોધવા માટે સમાનતા પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
તે થોડું જટિલ અને મુશ્કેલ લાગે છે, તેથી ચાલો વિષય મોડેલિંગ પ્રક્રિયાને સરળ બનાવીએ!
ધારો કે તમે તમારા હાથમાં રંગીન હાઇલાઇટર્સના સમૂહ સાથે અખબાર વાંચી રહ્યાં છો.
શું એ જુના જમાનાનું નથી?
મને ખ્યાલ છે કે આજકાલ બહુ ઓછા લોકો છાપામાં અખબારો વાંચે છે; બધું ડિજિટલ છે, અને હાઇલાઇટર્સ એ ભૂતકાળની વાત છે! તમારા પિતા કે માતા હોવાનો ડોળ કરો!
તેથી, જ્યારે તમે અખબાર વાંચો છો, ત્યારે તમે મહત્વપૂર્ણ શરતોને પ્રકાશિત કરો છો.
એક વધુ ધારણા!
તમે વિવિધ થીમના કીવર્ડ્સ પર ભાર મૂકવા માટે અલગ રંગનો ઉપયોગ કરો છો. આપેલા રંગ અને વિષયોના આધારે તમે કીવર્ડ્સને વર્ગીકૃત કરો છો.
ચોક્કસ રંગ દ્વારા ચિહ્નિત થયેલ શબ્દોનો દરેક સંગ્રહ એ આપેલ વિષય માટેના કીવર્ડ્સની સૂચિ છે. તમે પસંદ કરેલા વિવિધ રંગોની સંખ્યા થીમ્સની સંખ્યા દર્શાવે છે.
આ સૌથી મૂળભૂત વિષય મોડેલિંગ છે. તે મોટા ટેક્સ્ટ સંગ્રહોની સમજણ, સંગઠન અને સારાંશમાં મદદ કરે છે.
જો કે, ધ્યાનમાં રાખો કે અસરકારક બનવા માટે, સ્વચાલિત વિષયના મોડલ્સને ઘણી બધી સામગ્રીની જરૂર હોય છે. જો તમારી પાસે ટૂંકા કાગળ હોય, તો તમે જૂની શાળામાં જવા અને હાઇલાઇટર્સનો ઉપયોગ કરવા માગો છો!
ડેટા જાણવા માટે થોડો સમય પસાર કરવો પણ ફાયદાકારક છે. આ તમને વિષય મોડેલને શું શોધવું જોઈએ તેની મૂળભૂત સમજ આપશે.
દાખલા તરીકે, તે ડાયરી તમારા વર્તમાન અને અગાઉના સંબંધો વિશે હોઈ શકે છે. આમ, હું મારા ટેક્સ્ટ માઇનિંગ રોબોટ-બડી સમાન વિચારો સાથે આવવાની અપેક્ષા રાખું છું.
આ તમને તમે ઓળખેલા વિષયોની ગુણવત્તાનું વધુ સારી રીતે પૃથ્થકરણ કરવામાં મદદ કરી શકે છે અને, જો જરૂરી હોય તો, કીવર્ડ સેટમાં ફેરફાર કરો.
વિષય મોડેલિંગના ઘટકો
સંભવિત મોડેલ
રેન્ડમ ચલો અને સંભાવના વિતરણો સંભવિત મોડેલોમાં ઘટના અથવા ઘટનાની રજૂઆતમાં સમાવિષ્ટ કરવામાં આવે છે.
એક નિર્ણાયક મોડેલ ઘટના માટે એક સંભવિત નિષ્કર્ષ પૂરો પાડે છે, જ્યારે સંભવિત મોડલ ઉકેલ તરીકે સંભાવના વિતરણ પ્રદાન કરે છે.
આ મોડેલો વાસ્તવિકતાને ધ્યાનમાં લે છે કે અમને ભાગ્યે જ પરિસ્થિતિની સંપૂર્ણ જાણકારી હોય છે. ધ્યાનમાં લેવા માટે લગભગ હંમેશા રેન્ડમનેસનું એક તત્વ હોય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, જીવન વીમો એ વાસ્તવિકતા પર અનુમાનિત છે કે આપણે જાણીએ છીએ કે આપણે મૃત્યુ પામીશું, પરંતુ આપણે ક્યારે જાણતા નથી. આ મોડલ્સ આંશિક રીતે નિર્ધારિત, આંશિક રીતે રેન્ડમ અથવા સંપૂર્ણ રેન્ડમ હોઈ શકે છે.
માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ
માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ (IR) એ એક સોફ્ટવેર પ્રોગ્રામ છે જે દસ્તાવેજ ભંડારમાંથી માહિતીનું આયોજન, સંગ્રહ, પુનઃપ્રાપ્તિ અને મૂલ્યાંકન કરે છે, ખાસ કરીને ટેક્સ્ટની માહિતી.
ટેક્નોલોજી વપરાશકર્તાઓને તેઓને જરૂરી માહિતી શોધવામાં મદદ કરે છે, પરંતુ તે તેમની પૂછપરછના જવાબો સ્પષ્ટપણે વિતરિત કરતી નથી. તે કાગળોની હાજરી અને સ્થાન વિશે સૂચિત કરે છે જે જરૂરી માહિતી પ્રદાન કરી શકે છે.
સંબંધિત દસ્તાવેજો તે છે જે વપરાશકર્તાની જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે. ખામીરહિત IR સિસ્ટમ ફક્ત પસંદ કરેલા દસ્તાવેજો જ પરત કરશે.
વિષય સુસંગતતા
ટોપિક કોહેરેન્સ વિષયના ઉચ્ચ-સ્કોરિંગ શબ્દો વચ્ચે સિમેન્ટીક સમાનતાની ડિગ્રીની ગણતરી કરીને એક વિષયને સ્કોર કરે છે. આ મેટ્રિક્સ એવા વિષયો કે જે સિમેન્ટીકલી અર્થઘટન કરી શકાય તેવા વિષયો અને આંકડાકીય અનુમાન કલાકૃતિઓ છે તે વિષયો વચ્ચે તફાવત કરવામાં મદદ કરે છે.
જો દાવાઓ અથવા તથ્યોનું જૂથ એકબીજાને સમર્થન આપે છે, તો તેઓ સુસંગત હોવાનું કહેવાય છે.
પરિણામે, એક સુસંગત હકીકત સમૂહને એવા સંદર્ભમાં સમજી શકાય છે જે તમામ અથવા મોટાભાગની હકીકતોને સમાવે છે. "રમત એ એક ટીમની રમત છે," "રમત બોલ વડે રમવામાં આવે છે," અને "રમતને જબરદસ્ત શારીરિક પ્રયત્નોની જરૂર પડે છે" એ બધા સુસંગત તથ્યોના ઉદાહરણો છે.
વિષય મોડેલિંગની વિવિધ પદ્ધતિઓ
આ જટિલ પ્રક્રિયા વિવિધ એલ્ગોરિધમ્સ અથવા પદ્ધતિઓ દ્વારા હાથ ધરવામાં આવી શકે છે. તેમની વચ્ચે છે:
- લેટન્ટ ડિરિચલેટ એલોકેશન (એલડીએ)
- નોન નેગેટિવ મેટ્રિક્સ ફેક્ટરાઇઝેશન (NMF)
- લેટન્ટ સિમેન્ટીક એનાલિસિસ (LSA)
- પ્રોબેબિલિસ્ટિક લેટેન્ટ સિમેન્ટીક એનાલિસિસ (pLSA)
સુપ્ત ડિરિચલેટ ફાળવણી (એલડીએ)
કોર્પસમાં બહુવિધ ગ્રંથો વચ્ચેના સંબંધોને શોધવા માટે, લેટન્ટ ડિરિચલેટ ફાળવણીના આંકડાકીય અને ગ્રાફિકલ ખ્યાલનો ઉપયોગ થાય છે.
વેરિએશનલ એક્સેપ્શન મેક્સિમાઇઝેશન (VEM) અભિગમનો ઉપયોગ કરીને, ટેક્સ્ટના સંપૂર્ણ કોર્પસમાંથી સૌથી મોટી સંભાવના અંદાજ પ્રાપ્ત થાય છે.
પરંપરાગત રીતે, શબ્દોની કોથળીમાંથી ટોચના થોડા શબ્દો પસંદ કરવામાં આવે છે.
જો કે, વાક્ય સંપૂર્ણપણે અર્થહીન છે.
આ તકનીક મુજબ, દરેક ટેક્સ્ટને વિષયોના સંભવિત વિતરણ દ્વારા અને દરેક વિષયને શબ્દોના સંભવિત વિતરણ દ્વારા રજૂ કરવામાં આવશે.
નોન નેગેટિવ મેટ્રિક્સ ફેક્ટરાઇઝેશન (NMF)
નોન-નેગેટિવ વેલ્યુ ફેક્ટરાઈઝેશન સાથેનું મેટ્રિક્સ એ એક અદ્યતન સુવિધા નિષ્કર્ષણ અભિગમ છે.
જ્યારે ઘણા ગુણો હોય અને લક્ષણો અસ્પષ્ટ હોય અથવા નબળી અનુમાનિતતા હોય, ત્યારે NMF ફાયદાકારક છે. NMF લાક્ષણિકતાઓને જોડીને નોંધપાત્ર પેટર્ન, વિષયો અથવા થીમ બનાવી શકે છે.
NMF દરેક લક્ષણને મૂળ લક્ષણ સમૂહના રેખીય સંયોજન તરીકે જનરેટ કરે છે.
દરેક લક્ષણમાં ગુણાંકનો સમૂહ હોય છે જે લક્ષણ પરના દરેક લક્ષણનું મહત્વ દર્શાવે છે. દરેક સંખ્યાત્મક વિશેષતા અને દરેક શ્રેણી વિશેષતાના પ્રત્યેક મૂલ્યનો પોતાનો ગુણાંક હોય છે.
બધા ગુણાંક હકારાત્મક છે.
સુપ્ત સિમેન્ટીક વિશ્લેષણ
દસ્તાવેજોના સમૂહમાં શબ્દો વચ્ચેના જોડાણને બહાર કાઢવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી અન્ય એક અસુપરવાઇઝ્ડ શીખવાની પદ્ધતિ છે જે સુપ્ત સિમેન્ટીક વિશ્લેષણ છે.
આ અમને યોગ્ય દસ્તાવેજો પસંદ કરવામાં મદદ કરે છે. તેનું પ્રાથમિક કાર્ય ટેક્સ્ટ ડેટાના પ્રચંડ કોર્પસની પરિમાણીયતાને ઘટાડવાનું છે.
આ બિનજરૂરી ડેટા ડેટામાંથી જરૂરી આંતરદૃષ્ટિ પ્રાપ્ત કરવામાં પૃષ્ઠભૂમિ અવાજ તરીકે સેવા આપે છે.
પ્રોબેબિલિસ્ટિક લેટેન્ટ સિમેન્ટીક એનાલિસિસ (pLSA)
પ્રોબેબિલિસ્ટિક લેટેન્ટ સિમેન્ટીક એનાલિસિસ (PLSA), જે કેટલીકવાર પ્રોબેબિલિસ્ટિક લેટેન્ટ સિમેન્ટીક ઈન્ડેક્સીંગ (PLSI, ખાસ કરીને માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ વર્તુળોમાં) તરીકે ઓળખાય છે, એ બે-મોડ અને સહ-ઘટના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટેનો આંકડાકીય અભિગમ છે.
વાસ્તવમાં, સુપ્ત સિમેન્ટીક પૃથ્થકરણની જેમ, જેમાંથી PLSA ઉભરી આવ્યું છે, ચોક્કસ છુપાયેલા ચલો સાથેના તેમના સંબંધના સંદર્ભમાં અવલોકન કરેલ ચલોની નિમ્ન-પરિમાણીય રજૂઆત મેળવી શકાય છે.
Python માં વિષય મોડેલિંગ સાથે હાથ પર
હવે, હું તમને પાયથોન સાથે વિષય મોડેલિંગ અસાઇનમેન્ટમાં લઈ જઈશ પ્રોગ્રામિંગ ભાષા વાસ્તવિક દુનિયાના ઉદાહરણનો ઉપયોગ કરીને.
હું સંશોધન લેખોનું મોડેલિંગ કરીશ. હું અહીં જે ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરીશ તે kaggle.com પરથી આવે છે. આ કામમાં હું જે ફાઈલોનો ઉપયોગ કરું છું તે તમામ ફાઈલો તમે સરળતાથી મેળવી શકો છો પૃષ્ઠ.
ચાલો તમામ આવશ્યક લાઇબ્રેરીઓ આયાત કરીને પાયથોનનો ઉપયોગ કરીને વિષય મોડેલિંગ સાથે પ્રારંભ કરીએ:
નીચેનું પગલું એ તમામ ડેટાસેટ્સ વાંચવાનું છે જેનો હું આ કાર્યમાં ઉપયોગ કરીશ:
સંશોધનાત્મક ડેટા વિશ્લેષણ
EDA (એક્સપ્લોરેટરી ડેટા એનાલિસિસ) એ આંકડાકીય પદ્ધતિ છે જે દ્રશ્ય તત્વોને રોજગારી આપે છે. તે વલણો, પેટર્ન અને પરીક્ષણ ધારણાઓ શોધવા માટે આંકડાકીય સારાંશ અને ગ્રાફિકલ રજૂઆતોનો ઉપયોગ કરે છે.
ડેટામાં કોઈ પેટર્ન અથવા સંબંધો છે કે કેમ તે જોવા માટે હું વિષય મોડેલિંગ શરૂ કરું તે પહેલાં હું કેટલાક સંશોધનાત્મક ડેટા વિશ્લેષણ કરીશ:
હવે આપણે ટેસ્ટ ડેટાસેટની નલ કિંમતો શોધીશું:
હવે હું ચલો વચ્ચેનો સંબંધ તપાસવા માટે હિસ્ટોગ્રામ અને બોક્સપ્લોટ બનાવીશ.
ટ્રેન સેટના અમૂર્તમાં અક્ષરોની માત્રા મોટા પ્રમાણમાં બદલાય છે.
ટ્રેનમાં, અમારી પાસે ઓછામાં ઓછા 54 અને વધુમાં વધુ 4551 અક્ષરો છે. 1065 એ અક્ષરોની સરેરાશ રકમ છે.
ટેસ્ટ સેટ તાલીમ સેટ કરતાં વધુ રસપ્રદ લાગે છે કારણ કે ટેસ્ટ સેટમાં 46 અક્ષરો છે જ્યારે તાલીમ સેટમાં 2841 છે.
પરિણામે, ટેસ્ટ સેટમાં 1058 અક્ષરોનો સરેરાશ હતો, જે તાલીમ સેટ જેવો જ છે.
લર્નિંગ સેટમાં શબ્દોની સંખ્યા અક્ષરોની સંખ્યાની સમાન પેટર્નને અનુસરે છે.
ઓછામાં ઓછા 8 શબ્દો અને વધુમાં વધુ 665 શબ્દોની મંજૂરી છે. પરિણામે, સરેરાશ શબ્દ ગણતરી 153 છે.
અમૂર્તમાં ઓછામાં ઓછા સાત શબ્દો અને ટેસ્ટ સેટમાં વધુમાં વધુ 452 શબ્દો જરૂરી છે.
મધ્યક, આ કિસ્સામાં, 153 છે, જે તાલીમ સમૂહમાં મધ્યક સમાન છે.
વિષય મોડેલિંગ માટે ટૅગ્સનો ઉપયોગ કરવો
ત્યાં ઘણી વિષય મોડેલિંગ વ્યૂહરચના છે. હું આ કવાયતમાં ટૅગ્સનો ઉપયોગ કરીશ; ચાલો ટૅગ્સનું પરીક્ષણ કરીને આમ કેવી રીતે કરવું તે જોઈએ:
વિષય મોડેલિંગની એપ્લિકેશનો
- દસ્તાવેજ અથવા પુસ્તકના વિષયને સમજવા માટે ટેક્સ્ટ સારાંશનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
- તેનો ઉપયોગ પરીક્ષાના સ્કોરિંગમાંથી ઉમેદવારના પૂર્વગ્રહને દૂર કરવા માટે થઈ શકે છે.
- ગ્રાફ-આધારિત મોડલ્સમાં શબ્દો વચ્ચે સિમેન્ટીક સંબંધો બનાવવા માટે ટોપિક મોડેલિંગનો ઉપયોગ થઈ શકે છે.
- તે ક્લાયન્ટની પૂછપરછમાં કીવર્ડ શોધીને અને તેનો જવાબ આપીને ગ્રાહક સેવાને વધારી શકે છે. ગ્રાહકોને તમારામાં વધુ વિશ્વાસ હશે કારણ કે તમે તેમને યોગ્ય ક્ષણે અને તેમને કોઈપણ પ્રકારની તકલીફ કર્યા વિના જરૂરી સહાય પૂરી પાડી છે. પરિણામે, ક્લાયંટની વફાદારી નાટકીય રીતે વધે છે, અને કંપનીનું મૂલ્ય વધે છે.
ઉપસંહાર
વિષય મોડેલિંગ એ એક પ્રકારનું આંકડાકીય મોડેલિંગ છે જેનો ઉપયોગ અમૂર્ત "વિષયો" ને ઉજાગર કરવા માટે થાય છે જે પાઠોના સંગ્રહમાં અસ્તિત્વ ધરાવે છે.
તે આંકડાકીય મોડેલનું એક સ્વરૂપ છે જેનો ઉપયોગ થાય છે મશીન શિક્ષણ અને ગ્રંથોના સમૂહમાં અસ્તિત્વમાં રહેલા અમૂર્ત ખ્યાલોને ઉજાગર કરવા માટે કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા.
તે એક ટેક્સ્ટ માઇનિંગ પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ બોડી ટેક્સ્ટમાં સુપ્ત સિમેન્ટીક પેટર્ન શોધવા માટે થાય છે.
એક જવાબ છોડો