کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
مجھے یقین ہے کہ آپ نے مصنوعی ذہانت کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) جیسے الفاظ کے بارے میں سنا ہوگا۔
خاص طور پر اگر آپ کسی ایسی فرم کے لیے کام کرتے ہیں جو روزانہ سینکڑوں، اگر ہزاروں نہیں، کلائنٹ کے رابطوں کو ہینڈل کرتی ہے۔
سوشل میڈیا پوسٹنگز، ای میلز، چیٹس، اوپن اینڈ سروے کے جوابات اور دیگر ذرائع کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا کوئی آسان عمل نہیں ہے اور یہ اور بھی مشکل ہو جاتا ہے جب یہ کام صرف لوگوں کے سپرد کیا جائے۔
یہی وجہ ہے کہ بہت سے لوگ کی صلاحیت کے بارے میں پرجوش ہیں۔ مصنوعی ذہانت ان کے روزمرہ کے کام اور کاروباری اداروں کے لیے۔
AI سے چلنے والے متن کے تجزیے میں زبان کی باضابطہ تشریح کے لیے وسیع پیمانے پر نقطہ نظر یا الگورتھم استعمال کیے جاتے ہیں، جن میں سے ایک موضوع کا تجزیہ ہے، جس کا استعمال متن سے خود بخود مضامین کو دریافت کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔
کاروبار بہت زیادہ ڈیٹا والے کارکنوں پر بوجھ ڈالنے کی بجائے مشینوں پر آسان ملازمتوں کو منتقل کرنے کے لیے موضوع کے تجزیہ کے ماڈلز کا استعمال کر سکتے ہیں۔
غور کریں کہ آپ کی ٹیم کتنا وقت بچا سکتی ہے اور زیادہ ضروری کام کے لیے وقف کر سکتی ہے اگر کمپیوٹر ہر صبح کسٹمر کے سروے یا معاون مسائل کی لامتناہی فہرستوں کو فلٹر کر سکتا ہے۔
اس گائیڈ میں، ہم ٹاپک ماڈلنگ، ٹاپک ماڈلنگ کے مختلف طریقوں پر غور کریں گے، اور اس کے ساتھ کچھ تجربہ حاصل کریں گے۔
ٹاپک ماڈلنگ کیا ہے؟
ٹاپک ماڈلنگ ٹیکسٹ مائننگ کی ایک قسم ہے جس میں غیر زیر نگرانی اور زیر نگرانی شماریاتی مشین لرننگ تکنیکوں کا استعمال کارپس میں رجحانات یا غیر ساختہ متن کے نمایاں حجم کا پتہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے۔
یہ آپ کے دستاویزات کا وسیع ذخیرہ لے سکتا ہے اور الفاظ کو اصطلاحات کے جھرمٹ میں ترتیب دینے اور مضامین کو دریافت کرنے کے لیے مماثلت کا طریقہ استعمال کر سکتا ہے۔
یہ تھوڑا پیچیدہ اور مشکل لگتا ہے، تو آئیے سبجیکٹ ماڈلنگ کے طریقہ کار کو آسان بنائیں!
فرض کریں کہ آپ اپنے ہاتھ میں رنگین ہائی لائٹرز کے سیٹ کے ساتھ اخبار پڑھ رہے ہیں۔
کیا یہ پرانے زمانے کی بات نہیں ہے؟
مجھے احساس ہے کہ آج کل بہت کم لوگ اخبارات چھاپتے ہیں۔ سب کچھ ڈیجیٹل ہے، اور ہائی لائٹر ماضی کی چیز ہیں! اپنے باپ یا ماں ہونے کا بہانہ کرو!
لہذا، جب آپ اخبار پڑھتے ہیں، تو آپ اہم شرائط کو نمایاں کرتے ہیں۔
ایک اور مفروضہ!
آپ مختلف تھیمز کے کلیدی الفاظ پر زور دینے کے لیے مختلف رنگ استعمال کرتے ہیں۔ آپ فراہم کردہ رنگ اور عنوانات کی بنیاد پر مطلوبہ الفاظ کی درجہ بندی کرتے ہیں۔
ایک مخصوص رنگ سے نشان زد الفاظ کا ہر مجموعہ کسی مخصوص موضوع کے لیے مطلوبہ الفاظ کی فہرست ہے۔ آپ کے منتخب کردہ مختلف رنگوں کی مقدار تھیمز کی تعداد کو ظاہر کرتی ہے۔
یہ سب سے بنیادی موضوع ماڈلنگ ہے۔ یہ بڑے متن کے مجموعوں کی فہم، تنظیم اور خلاصہ میں مدد کرتا ہے۔
تاہم، ذہن میں رکھیں کہ موثر ہونے کے لیے، خودکار موضوع کے ماڈلز کو بہت زیادہ مواد کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگر آپ کے پاس ایک مختصر کاغذ ہے، تو آپ پرانے اسکول جانا چاہتے ہیں اور ہائی لائٹر استعمال کرسکتے ہیں!
ڈیٹا کو جاننے کے لیے کچھ وقت گزارنا بھی فائدہ مند ہے۔ اس سے آپ کو اس بات کا بنیادی احساس ملے گا کہ ٹاپک ماڈل کو کیا تلاش کرنا چاہیے۔
مثال کے طور پر، وہ ڈائری آپ کے موجودہ اور پچھلے رشتوں کے بارے میں ہو سکتی ہے۔ اس طرح، میں اپنے ٹیکسٹ مائننگ روبوٹ-بڈی سے اسی طرح کے خیالات کے ساتھ آنے کی توقع کروں گا۔
اس سے آپ کو ان مضامین کے معیار کا بہتر تجزیہ کرنے میں مدد مل سکتی ہے جن کی آپ نے نشاندہی کی ہے اور اگر ضروری ہو تو مطلوبہ الفاظ کے سیٹ کو تبدیل کریں۔
ٹاپک ماڈلنگ کے اجزاء
امکانی ماڈل
بے ترتیب متغیرات اور امکانی تقسیم کو امکانی ماڈلز میں کسی واقعہ یا رجحان کی نمائندگی میں شامل کیا جاتا ہے۔
ڈیٹرمنسٹک ماڈل کسی واقعہ کے لیے ایک ممکنہ نتیجہ فراہم کرتا ہے، جبکہ ایک امکانی ماڈل ایک حل کے طور پر امکانی تقسیم فراہم کرتا ہے۔
یہ ماڈل اس حقیقت پر غور کرتے ہیں کہ ہمیں شاید ہی کسی صورت حال کا مکمل علم ہو۔ غور کرنے کے لئے تقریبا ہمیشہ بے ترتیب پن کا عنصر ہوتا ہے۔
مثال کے طور پر، زندگی کی بیمہ اس حقیقت پر پیش گوئی کی جاتی ہے کہ ہم جانتے ہیں کہ ہم مر جائیں گے، لیکن ہم نہیں جانتے کہ کب۔ یہ ماڈلز جزوی طور پر تعییناتی، جزوی طور پر بے ترتیب، یا مکمل طور پر بے ترتیب ہو سکتے ہیں۔
معلوماتی بازیافت
معلومات کی بازیافت (IR) ایک سافٹ ویئر پروگرام ہے جو دستاویز کے ذخیروں سے معلومات کو ترتیب دیتا ہے، ذخیرہ کرتا ہے، بازیافت کرتا ہے اور اس کا جائزہ لیتا ہے، خاص طور پر متنی معلومات۔
یہ ٹیکنالوجی صارفین کو اپنی مطلوبہ معلومات دریافت کرنے میں مدد کرتی ہے، لیکن یہ واضح طور پر ان کے استفسارات کے جوابات فراہم نہیں کرتی ہے۔ یہ کاغذات کی موجودگی اور مقام کی اطلاع دیتا ہے جو ضروری معلومات فراہم کر سکتے ہیں۔
متعلقہ دستاویزات وہ ہیں جو صارف کی ضروریات کو پورا کرتی ہیں۔ ایک بے قصور IR سسٹم صرف منتخب دستاویزات واپس کرے گا۔
موضوع ہم آہنگی
موضوع کی ہم آہنگی موضوع کی اعلی اسکور کرنے والی اصطلاحات کے درمیان معنوی مماثلت کی ڈگری کا حساب لگا کر ایک ہی موضوع کو اسکور کرتی ہے۔ یہ میٹرکس ایسے مضامین کے درمیان فرق کرنے میں مدد کرتے ہیں جو معنی کے لحاظ سے قابل تشریح ہیں اور ایسے عنوانات جو شماریاتی تخمینہ کے نمونے ہیں۔
اگر دعوے یا حقائق کا ایک گروپ ایک دوسرے کی حمایت کرتا ہے، تو ان کو ہم آہنگ کہا جاتا ہے۔
نتیجے کے طور پر، ایک مربوط حقیقت سیٹ کو ایک ایسے تناظر میں سمجھا جا سکتا ہے جو تمام یا زیادہ تر حقائق کو گھیرے ہوئے ہو۔ "کھیل ایک ٹیم کا کھیل ہے،" "گیند کے ساتھ کھیلا جاتا ہے،" اور "کھیل میں زبردست جسمانی محنت درکار ہوتی ہے" یہ سب ہم آہنگ حقائق کے سیٹ کی مثالیں ہیں۔
ٹاپک ماڈلنگ کے مختلف طریقے
یہ اہم طریقہ کار مختلف الگورتھم یا طریقہ کار کے ذریعے انجام دیا جا سکتا ہے۔ ان میں یہ ہیں:
- لیٹنٹ ڈیریچلیٹ ایلوکیشن (ایل ڈی اے)
- غیر منفی میٹرکس فیکٹرائزیشن (NMF)
- لیٹنٹ سیمنٹک تجزیہ (LSA)
- امکانی اویکت سیمنٹک تجزیہ (pLSA)
لیٹنٹ ڈیریچلیٹ ایلوکیشن (ایل ڈی اے)
ایک کارپس میں متعدد متنوں کے درمیان تعلقات کا پتہ لگانے کے لیے، لیٹنٹ ڈیریچلیٹ ایلوکیشن کا شماریاتی اور گرافیکل تصور استعمال کیا جاتا ہے۔
Variational Exception Maximization (VEM) اپروچ کا استعمال کرتے ہوئے، ٹیکسٹ کے مکمل کارپس سے امکان کا سب سے بڑا تخمینہ حاصل کیا جاتا ہے۔
روایتی طور پر، الفاظ کے تھیلے سے سب سے اوپر کے چند الفاظ کا انتخاب کیا جاتا ہے۔
تاہم یہ جملہ بالکل بے معنی ہے۔
اس تکنیک کے مطابق، ہر متن کی نمائندگی مضامین کی ممکنہ تقسیم سے کی جائے گی، اور ہر موضوع کو الفاظ کی امکانی تقسیم کے ذریعے دکھایا جائے گا۔
غیر منفی میٹرکس فیکٹرائزیشن (NMF)
غیر منفی اقدار کے فیکٹرائزیشن کے ساتھ میٹرکس ایک جدید خصوصیت نکالنے کا طریقہ ہے۔
جب بہت سی خوبیاں ہوں اور صفات مبہم ہوں یا ناقص پیشین گوئی ہو تو NMF فائدہ مند ہے۔ NMF خصوصیات کو ملا کر اہم نمونے، مضامین یا تھیمز بنا سکتا ہے۔
NMF ہر خصوصیت کو اصل وصف سیٹ کے لکیری امتزاج کے طور پر تیار کرتا ہے۔
ہر فیچر میں گتانکوں کا ایک سیٹ ہوتا ہے جو فیچر پر ہر وصف کی اہمیت کو ظاہر کرتا ہے۔ ہر عددی وصف اور ہر زمرہ کے وصف کی ہر قدر کا اپنا گتانک ہوتا ہے۔
تمام گتانک مثبت ہیں۔
اویکت سیمنٹک تجزیہ
یہ ایک اور غیر زیر نگرانی سیکھنے کا طریقہ ہے جو دستاویزات کے ایک سیٹ میں الفاظ کے درمیان وابستگی کو نکالنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جو کہ اویکت سیمنٹک تجزیہ ہے۔
اس سے ہمیں مناسب دستاویزات کا انتخاب کرنے میں مدد ملتی ہے۔ اس کا بنیادی کام ٹیکسٹ ڈیٹا کے بہت بڑے کارپس کی جہت کو کم کرنا ہے۔
یہ غیر ضروری ڈیٹا ڈیٹا سے ضروری بصیرت حاصل کرنے میں پس منظر کے شور کا کام کرتا ہے۔
امکانی اویکت سیمنٹک تجزیہ (pLSA)
امکانی لیٹنٹ سیمنٹک انیلیسس (PLSA)، جسے بعض اوقات احتمالی لیٹنٹ سیمنٹک انڈیکسنگ (PLSI، خاص طور پر معلومات کی بازیافت کے حلقوں میں) کے نام سے جانا جاتا ہے، دو موڈ اور کو-وکرنس ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے ایک شماریاتی نقطہ نظر ہے۔
درحقیقت، اویکت سیمنٹک تجزیہ کی طرح، جس سے PLSA ابھرا، مشاہدہ شدہ متغیرات کی ایک کم جہتی نمائندگی خاص پوشیدہ متغیرات سے ان کی وابستگی کے لحاظ سے اخذ کی جا سکتی ہے۔
Python میں ٹاپک ماڈلنگ کے ساتھ ہینڈ آن
اب، میں آپ کو Python کے ساتھ سبجیکٹ ماڈلنگ اسائنمنٹ کے بارے میں بتاؤں گا۔ پروگرامنگ زبان ایک حقیقی دنیا کی مثال کا استعمال کرتے ہوئے.
میں تحقیقی مضامین کی ماڈلنگ کروں گا۔ میں یہاں جو ڈیٹاسیٹ استعمال کروں گا وہ kaggle.com سے آتا ہے۔ آپ ان تمام فائلوں کو آسانی سے حاصل کر سکتے ہیں جو میں اس کام میں استعمال کر رہا ہوں۔ صفحہ.
آئیے تمام ضروری لائبریریوں کو درآمد کر کے Python کا استعمال کرتے ہوئے ٹاپک ماڈلنگ کے ساتھ شروع کریں:
درج ذیل مرحلہ ان تمام ڈیٹاسیٹس کو پڑھنا ہے جو میں اس کام میں استعمال کروں گا۔
تحقیقی ڈیٹا کا تجزیہ
EDA (Exploratory Data Analysis) ایک شماریاتی طریقہ ہے جو بصری عناصر کو استعمال کرتا ہے۔ یہ رجحانات، نمونوں اور جانچ کے مفروضوں کو دریافت کرنے کے لیے اعداد و شمار کے خلاصے اور گرافیکل نمائندگی کا استعمال کرتا ہے۔
میں موضوع کی ماڈلنگ شروع کرنے سے پہلے کچھ تحقیقی ڈیٹا کا تجزیہ کروں گا تاکہ یہ معلوم ہوسکے کہ آیا ڈیٹا میں کوئی پیٹرن یا تعلق موجود ہے:
اب ہم ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ کی null قدریں تلاش کریں گے:
اب میں متغیر کے درمیان تعلق کو جانچنے کے لیے ایک ہسٹوگرام اور باکس پلاٹ تیار کروں گا۔
ٹرین سیٹ کے خلاصوں میں حروف کی مقدار بہت مختلف ہوتی ہے۔
ٹرین میں، ہمارے پاس کم از کم 54 اور زیادہ سے زیادہ 4551 حروف ہیں۔ 1065 حروف کی اوسط رقم ہے۔
ٹیسٹ سیٹ ٹریننگ سیٹ سے زیادہ دلچسپ لگتا ہے کیونکہ ٹیسٹ سیٹ میں 46 حروف ہوتے ہیں جبکہ ٹریننگ سیٹ میں 2841 ہوتے ہیں۔
نتیجے کے طور پر، ٹیسٹ سیٹ میں 1058 حروف کا میڈین تھا، جو کہ ٹریننگ سیٹ کی طرح ہے۔
سیکھنے کے سیٹ میں الفاظ کی تعداد حروف کی تعداد سے ملتے جلتے پیٹرن کی پیروی کرتی ہے۔
کم از کم 8 الفاظ اور زیادہ سے زیادہ 665 الفاظ کی اجازت ہے۔ نتیجے کے طور پر، درمیانی لفظ کی گنتی 153 ہے۔
ایک خلاصہ میں کم از کم سات الفاظ اور ٹیسٹ سیٹ میں زیادہ سے زیادہ 452 الفاظ درکار ہیں۔
میڈین، اس معاملے میں، 153 ہے، جو ٹریننگ سیٹ میں میڈین سے مماثل ہے۔
ٹاپک ماڈلنگ کے لیے ٹیگز کا استعمال
کئی موضوع ماڈلنگ کی حکمت عملی ہیں. میں اس مشق میں ٹیگ استعمال کروں گا؛ آئیے دیکھتے ہیں کہ ٹیگز کی جانچ کرکے ایسا کیسے کریں:
ٹاپک ماڈلنگ کی ایپلی کیشنز
- متن کا خلاصہ کسی دستاویز یا کتاب کے موضوع کو سمجھنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- اسے امتحان میں اسکورنگ سے امیدواروں کے تعصب کو دور کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- گراف پر مبنی ماڈلز میں الفاظ کے درمیان معنوی تعلقات استوار کرنے کے لیے ٹاپک ماڈلنگ کا استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- یہ کلائنٹ کی انکوائری میں مطلوبہ الفاظ کا پتہ لگا کر اور ان کا جواب دے کر کسٹمر سروس کو بڑھا سکتا ہے۔ گاہکوں کو آپ پر زیادہ اعتماد ہوگا کیونکہ آپ نے انہیں مناسب وقت پر اور بغیر کسی پریشانی کے انہیں مطلوبہ مدد فراہم کی ہے۔ نتیجے کے طور پر، کلائنٹ کی وفاداری ڈرامائی طور پر بڑھ جاتی ہے، اور کمپنی کی مالیت میں اضافہ ہوتا ہے۔
نتیجہ
ٹاپک ماڈلنگ ایک قسم کی شماریاتی ماڈلنگ ہے جو متن کے مجموعے میں موجود تجریدی "مضامین" کو ننگا کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔
یہ شماریاتی ماڈل کی ایک شکل ہے جس میں استعمال کیا جاتا ہے۔ مشین لرننگ اور فطری زبان کی پروسیسنگ تجریدی تصورات کو بے نقاب کرنے کے لیے جو متن کے ایک سیٹ میں موجود ہیں۔
یہ ٹیکسٹ مائننگ کا ایک طریقہ ہے جو بڑے پیمانے پر باڈی ٹیکسٹ میں اویکت سیمنٹک پیٹرن تلاش کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
جواب دیجئے