ভূমিকা

পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদমগুলি বিভিন্ন সফ্টওয়্যার সিস্টেমের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে যা পাঠ্য ডেটা স্কেলে প্রক্রিয়া করে। ইমেল সফ্টওয়্যার ইনকামিং মেল ইনবক্সে পাঠানো বা স্প্যাম ফোল্ডারে ফিল্টার করা হয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করতে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করে। মন্তব্যগুলি অনুপযুক্ত হিসাবে পতাকাঙ্কিত করা উচিত কিনা তা নির্ধারণ করতে আলোচনা ফোরামগুলি পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস ব্যবহার করে।

এটি বিষয় শ্রেণীবিভাগের দুটি উদাহরণ, একটি পাঠ্য নথিকে একটি পূর্বনির্ধারিত বিষয়গুলির একটিতে শ্রেণীবদ্ধ করে। অনেক বিষয়ের শ্রেণীবিভাগ সমস্যায়, এই শ্রেণীকরণ প্রাথমিকভাবে পাঠ্যের কীওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে।

বিষয় শ্রেণীবিভাগ

চিত্র 1: বিষয়ের শ্রেণিবিন্যাস ইনকামিং স্প্যাম ইমেলগুলিকে পতাকাঙ্কিত করতে ব্যবহৃত হয়, যা একটি স্প্যাম ফোল্ডারে ফিল্টার করা হয়৷

পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের আরেকটি সাধারণ ধরন হল অনুভূতি বিশ্লেষণ , যার লক্ষ্য পাঠ্য বিষয়বস্তুর মেরুতা সনাক্ত করা: এটি যে ধরনের মতামত প্রকাশ করে। এটি একটি বাইনারি লাইক/অপছন্দ রেটিং, বা বিকল্পগুলির একটি আরও দানাদার সেটের রূপ নিতে পারে, যেমন 1 থেকে 5 পর্যন্ত তারকা রেটিং। অনুভূতি বিশ্লেষণের উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে টুইটার পোস্টগুলি বিশ্লেষণ করা যাতে তা নির্ধারণ করা যায় যে লোকেরা ব্ল্যাক প্যান্থার মুভিটি পছন্দ করেছে, বা ওয়ালমার্ট রিভিউ থেকে নাইকি জুতার একটি নতুন ব্র্যান্ড সম্পর্কে সাধারণ জনগণের মতামতকে এক্সট্রাপোলেট করা।

এই নির্দেশিকা আপনাকে পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা সমাধানের জন্য কিছু মূল মেশিন লার্নিং সেরা অনুশীলন শেখাবে। আপনি যা শিখবেন তা এখানে:

  • মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা সমাধানের জন্য উচ্চ-স্তরের, এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো
  • আপনার পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যার জন্য কীভাবে সঠিক মডেলটি চয়ন করবেন
  • TensorFlow ব্যবহার করে আপনার পছন্দের মডেল কিভাবে বাস্তবায়ন করবেন

পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস কর্মপ্রবাহ

এখানে মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত কর্মপ্রবাহের একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ রয়েছে:

বিষয় শ্রেণীবিভাগ

চিত্র 2: মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধানের জন্য কর্মপ্রবাহ

নিম্নলিখিত বিভাগগুলি প্রতিটি ধাপকে বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করে এবং পাঠ্য ডেটার জন্য কীভাবে সেগুলি বাস্তবায়ন করতে হয়।

পরবর্তী
ধাপ 1: ডেটা সংগ্রহ করুন