ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ನಂತಹ ಪದಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಕೇಳಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನನಗೆ ಖಾತ್ರಿಯಿದೆ.
ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಪ್ರತಿದಿನ ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ.
ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟಿಂಗ್ಗಳು, ಇಮೇಲ್ಗಳು, ಚಾಟ್ಗಳು, ಮುಕ್ತ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮೂಲಗಳ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸರಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಜನರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ವಹಿಸಿಕೊಟ್ಟಾಗ ಅದು ಇನ್ನಷ್ಟು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಅನೇಕ ಜನರು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ಸುಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಅವರ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ .
AI-ಚಾಲಿತ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸಾವಯವವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಧಾನಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಪಠ್ಯಗಳಿಂದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಲಸಗಾರರನ್ನು ಹೊರೆಯಾಗಿಸುವ ಬದಲು ಸುಲಭವಾದ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪ್ರತಿ ದಿನ ಬೆಳಗ್ಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಪಟ್ಟಿಗಳ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದಾದರೆ ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಎಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅಗತ್ಯ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ವಿನಿಯೋಗಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲವು ಅನುಭವವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ.
ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
ಟಾಪಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಪಸ್ ಅಥವಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯದ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ನಿಮ್ಮ ಬೃಹತ್ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಪದಗಳನ್ನು ಪದಗಳ ಸಮೂಹಗಳಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಹೋಲಿಕೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಅದು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಕಠಿಣವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸೋಣ!
ನಿಮ್ಮ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣದ ಹೈಲೈಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೃತ್ತಪತ್ರಿಕೆಯನ್ನು ನೀವು ಓದುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ.
ಅದು ಹಳೆಗನ್ನಡವಲ್ಲವೇ?
ಈ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಜನರು ಪತ್ರಿಕೆಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಣದಲ್ಲಿ ಓದುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಾನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ; ಎಲ್ಲವೂ ಡಿಜಿಟಲ್, ಮತ್ತು ಹೈಲೈಟರ್ಗಳು ಹಿಂದಿನ ವಿಷಯ! ನಿಮ್ಮ ತಂದೆ ಅಥವಾ ತಾಯಿ ಎಂದು ನಟಿಸಿ!
ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ಪತ್ರಿಕೆಯನ್ನು ಓದಿದಾಗ, ನೀವು ಪ್ರಮುಖ ಪದಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.
ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಊಹೆ!
ವಿವಿಧ ಥೀಮ್ಗಳ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಲು ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ವರ್ಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ. ಒದಗಿಸಿದ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೀವು ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಣ್ಣದಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪದಗಳ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಗ್ರಹವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯಕ್ಕಾಗಿ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿದೆ. ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ವಿವಿಧ ಬಣ್ಣಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಥೀಮ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪಠ್ಯ ಸಂಗ್ರಹಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆ, ಸಂಘಟನೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಲು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಷಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ. ನೀವು ಚಿಕ್ಕ ಕಾಗದವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಹಳೆಯ ಶಾಲೆಗೆ ಹೋಗಲು ಮತ್ತು ಹೈಲೈಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸಬಹುದು!
ಡೇಟಾವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುವುದು ಸಹ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಯು ಏನನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಮೂಲಭೂತ ಅರ್ಥವನ್ನು ಇದು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆ ಡೈರಿ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಸಂಬಂಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇರಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ನನ್ನ ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ರೋಬೋಟ್-ಬಡ್ಡಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಆಲೋಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರಲು ನಾನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇನೆ.
ನೀವು ಗುರುತಿಸಿದ ವಿಷಯಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಕೀವರ್ಡ್ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ತಿರುಚಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಅಂಶಗಳು
ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿ
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಘಟನೆ ಅಥವಾ ವಿದ್ಯಮಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾದರಿಯು ಈವೆಂಟ್ಗೆ ಒಂದೇ ಸಂಭಾವ್ಯ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಯು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ನಾವು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ. ಪರಿಗಣಿಸಲು ಯಾವಾಗಲೂ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯ ಅಂಶವಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜೀವ ವಿಮೆಯು ನಾವು ಸಾಯುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ವಾಸ್ತವದ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಮಗೆ ಯಾವಾಗ ಎಂದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಭಾಗಶಃ ನಿರ್ಣಾಯಕ, ಭಾಗಶಃ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರಬಹುದು.
ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ
ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ (IR) ಎನ್ನುವುದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪಠ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವ, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಗಿದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಅವರ ವಿಚಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಲುಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪೇಪರ್ಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಇದು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ. ದೋಷರಹಿತ ಐಆರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಯ್ದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯ ಸುಸಂಬದ್ಧತೆ
ವಿಷಯದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳ ಪದಗಳ ನಡುವಿನ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವಿಷಯದ ಸುಸಂಬದ್ಧತೆಯು ಒಂದೇ ವಿಷಯವನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಶಬ್ದಾರ್ಥವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಿರ್ಣಯದ ಕಲಾಕೃತಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಹಕ್ಕುಗಳು ಅಥವಾ ಸತ್ಯಗಳ ಗುಂಪು ಪರಸ್ಪರ ಬೆಂಬಲಿಸಿದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಸಂಬದ್ಧವೆಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಎಲ್ಲಾ ಅಥವಾ ಬಹುಪಾಲು ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಸತ್ಯದ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. "ಆಟವು ತಂಡದ ಕ್ರೀಡೆಯಾಗಿದೆ," "ಆಟವನ್ನು ಚೆಂಡಿನೊಂದಿಗೆ ಆಡಲಾಗುತ್ತದೆ," ಮತ್ತು "ಆಟಕ್ಕೆ ಪ್ರಚಂಡ ದೈಹಿಕ ಶ್ರಮ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ" ಇವೆಲ್ಲವೂ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ ಸತ್ಯ ಸೆಟ್ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳು
ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವಿಧ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅಥವಾ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ:
- ಸುಪ್ತ ಡೈರಿಚ್ಲೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆ (LDA)
- ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ (NMF)
- ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (LSA)
- ಸಂಭವನೀಯ ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ(pLSA)
ಸುಪ್ತ ಡೈರಿಚ್ಲೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆ (LDA)
ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಹು ಪಠ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಸುಪ್ತ ಡೈರಿಚ್ಲೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವೇರಿಯೇಶನಲ್ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮೈಸೇಶನ್ (VEM) ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಪಠ್ಯದ ಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಪಸ್ನಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಪದಗಳ ಚೀಲದಿಂದ ಕೆಲವು ಉನ್ನತ ಪದಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಾಕ್ಯವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿದೆ.
ಈ ತಂತ್ರದ ಪ್ರಕಾರ, ಪ್ರತಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ವಿಷಯಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಪದಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ (NMF)
ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಅಪವರ್ತನದೊಂದಿಗೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಒಂದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಅನೇಕ ಗುಣಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವಾಗ ಅಥವಾ ಕಳಪೆ ಊಹೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, NMF ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. NMF ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗಮನಾರ್ಹ ಮಾದರಿಗಳು, ವಿಷಯಗಳು ಅಥವಾ ಥೀಮ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
NMF ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಗುಣಾಂಕಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮೌಲ್ಯವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಾಂಕಗಳು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿವೆ.
ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿರುವ ಪದಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಮತ್ತೊಂದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.
ಸರಿಯಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಇದು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಅಗಾಧ ಕಾರ್ಪಸ್ನ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಇದರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಈ ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವು ಡೇಟಾದಿಂದ ಅಗತ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಭವನೀಯ ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ(pLSA)
ಸಂಭವನೀಯ ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (PLSA), ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಂಭವನೀಯ ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ (PLSI, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಎರಡು-ಮೋಡ್ ಮತ್ತು ಸಹ-ಸಂಭವಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆಯೇ, PLSA ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು, ಗಮನಿಸಿದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಕಡಿಮೆ-ಆಯಾಮದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಪ್ತ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಪೈಥಾನ್ನಲ್ಲಿ ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಹ್ಯಾಂಡ್ಸ್-ಆನ್
ಈಗ, ನಾನು ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನಿಯೋಜನೆಯ ಮೂಲಕ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತೇನೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
ನಾನು ಸಂಶೋಧನಾ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ. ನಾನು ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ kaggle.com ನಿಂದ ಬಂದಿದೆ. ನಾನು ಈ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಇದರಿಂದ ನೀವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು ಪುಟ.
ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸಿ ಟಾಪಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ:
ಈ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಓದುವುದು ಮುಂದಿನ ಹಂತವಾಗಿದೆ:
ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
EDA (ಎಕ್ಸ್ಪ್ಲೋರೇಟರಿ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್) ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಾರಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಗಳಿವೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ನಾನು ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಕೆಲವು ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ:
ಈಗ ನಾವು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಶೂನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ:
ಈಗ ನಾನು ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಮತ್ತು ಬಾಕ್ಸ್ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.
ರೈಲು ಸೆಟ್ನ ಸಾರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಬಹಳವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
ರೈಲಿನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕನಿಷ್ಟ 54 ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ 4551 ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. 1065 ಅಕ್ಷರಗಳ ಸರಾಸರಿ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ 46 ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ 2841 ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಆಸಕ್ತಿಕರವಾಗಿದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ 1058 ಅಕ್ಷರಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು, ಇದು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ.
ಕಲಿಕೆಯ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪದಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಅಕ್ಷರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕನಿಷ್ಠ 8 ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ 665 ಪದಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸರಾಸರಿ ಪದಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 153 ಆಗಿದೆ.
ಒಂದು ಅಮೂರ್ತದಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಏಳು ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ 452 ಪದಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಮಧ್ಯಮ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, 153 ಆಗಿದೆ, ಇದು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿನ ಸರಾಸರಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು
ಹಲವಾರು ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ. ನಾನು ಈ ವ್ಯಾಯಾಮದಲ್ಲಿ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ; ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನೋಡೋಣ:
ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
- ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಪುಸ್ತಕದ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿವೇಚಿಸಲು ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಂಕಗಳಿಂದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪದಗಳ ನಡುವೆ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ವಿಷಯದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಗ್ರಾಹಕರು ನಿಮ್ಮ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಅವರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಹಾಯವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡದೆ ಒದಗಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ನಿಷ್ಠೆಯು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಏರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಮೌಲ್ಯವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ವಿಷಯದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಪಠ್ಯಗಳ ಸಂಗ್ರಹದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಅಮೂರ್ತ "ವಿಷಯಗಳನ್ನು" ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ.
ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿರುವ ಅಮೂರ್ತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ.
ಇದು ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ದೇಹ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಸುಪ್ತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ