Text data preprocessing হল মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এটি ডেটাকে একটি পরিষ্কার এবং সহজভাবে বিশ্লেষণযোগ্য ফরম্যাটে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে বিভিন্ন ধাপ থাকে, যেমন Tokenization, Stemming, এবং Lemmatization।
1. Tokenization
Tokenization হল টেক্সট ডেটাকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া, যেগুলি সাধারণত "tokens" নামে পরিচিত। এই টোকেনগুলো শব্দ, বাক্যাংশ বা একক অক্ষর হতে পারে। সাধারণত, টোকেন হল শব্দ বা বাক্যের সবচেয়ে ছোট ইউনিট যা টেক্সট ডেটাতে অর্থপূর্ণ।
Tokenization এর প্রকার:
- Word Tokenization: টেক্সটের প্রতিটি শব্দকে আলাদা করা। উদাহরণস্বরূপ:
- টেক্সট: "I love programming."
- টোকেন: ["I", "love", "programming"]
- Sentence Tokenization: একাধিক বাক্যকে আলাদা করা। উদাহরণস্বরূপ:
- টেক্সট: "I love programming. It is fun."
- টোকেন: ["I love programming.", "It is fun."]
Tokenization এর প্রক্রিয়া:
- শব্দ বা বাক্য ভাগ করা
- স্পেস, পাঙ্কচুয়েশন এবং অন্যান্য অক্ষরের সাহায্যে বিভক্ত করা
এটি ডেটাকে আরও সহজে বিশ্লেষণযোগ্য করে তোলে এবং পরবর্তী প্রক্রিয়াগুলোর জন্য প্রস্তুত করে।
2. Stemming
Stemming হল শব্দের মূল বা রুট ফর্মে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া। এটি শব্দের শেষে অতিরিক্ত অংশ বা সাফিক্স (suffix) সরিয়ে শব্দটিকে তার মূল বা রুট রূপে পরিণত করে। উদাহরণস্বরূপ, "running" শব্দটির স্টেম হতে পারে "run", এবং "better" এর স্টেম হতে পারে "good"।
Stemming এর বৈশিষ্ট্য:
- Aggressive Stemming: কিছু শব্দের শেষ থেকে একাধিক অক্ষর সরিয়ে দেওয়ার মাধ্যমে শব্দের মূল রূপে পরিণত করা।
- Light Stemming: কিছুটা কম agressive পদ্ধতিতে শব্দের মূল রূপে রূপান্তর করা।
Stemming উদাহরণ:
- "Running" → "Run"
- "Happiness" → "Happi"
- "Better" → "Better" (যদিও এটি কখনোই "good" হতে পারে না, তাই এখানেও শব্দের ভুল স্টেম হতে পারে)
স্টেমিং সাধারণত অনেক সময় ত্রুটি তৈরি করতে পারে, কারণ এটি সবসময় সঠিক শব্দের মূল রূপ ফিরিয়ে দেয় না।
3. Lemmatization
Lemmatization হল শব্দের রুট বা মৌলিক ফর্ম (lemma) এ রূপান্তর করার প্রক্রিয়া, কিন্তু এটি স্টেমিং এর তুলনায় আরও সঠিক এবং প্রকৃত ভাষার গ্রাম্যাটিক্যাল অর্থ বজায় রাখে। লেমাটাইজেশন শব্দের মূল রূপ বের করার জন্য ভাষাগত প্রয়োজনীয়তা যেমন টেনস, সংখ্যা ইত্যাদি পর্যালোচনা করে।
Lemmatization এর বৈশিষ্ট্য:
- Morphological Analysis: লেমাটাইজেশন শব্দের অর্থ এবং ব্যবহার বুঝে মূল রূপে রূপান্তর করে।
- এটি স্টেমিং এর তুলনায় আরও সঠিক এবং শব্দের প্রসঙ্গ অনুযায়ী ফলাফল দেয়।
Lemmatization উদাহরণ:
- "Running" → "Run"
- "Better" → "Good"
- "Mice" → "Mouse"
Stemming vs Lemmatization:
- Stemming: "Running" → "Run" (কিন্তু এই প্রক্রিয়া কখনো ভুল স্টেমও তৈরি করতে পারে, যেমন "Better" → "Bet")
- Lemmatization: "Running" → "Run" এবং "Better" → "Good" (এটি শব্দের সঠিক মৌলিক রূপ প্রদান করে)
লেমাটাইজেশন স্টেমিং এর চেয়ে বেশি কার্যকরী, কিন্তু এটি কিছুটা সময় সাপেক্ষ হতে পারে এবং প্রক্রিয়াটি আরো জটিল হতে পারে।
4. Text Data Preprocessing এর পুরো প্রক্রিয়া
টেক্সট ডেটা প্রক্রিয়াকরণে সাধারণত Tokenization, Stemming, এবং Lemmatization সহ বিভিন্ন ধাপ থাকে:
- Text Cleaning:
- অপ্রয়োজনীয় শব্দ বা চিহ্ন (যেমন পাঙ্কচুয়েশন, বিশেষ চিহ্ন) সরানো।
- বড় হাতের অক্ষর ছোট হাতের অক্ষরে পরিবর্তন করা।
- সংখ্যা, ইউআরএল বা ইমেইল অ্যাড্রেস মুছে ফেলা।
- Tokenization:
- টেক্সটকে ছোট অংশ বা টোকেন (শব্দ, বাক্যাংশ বা বাক্য) এ বিভক্ত করা।
- Removing Stop Words:
- সাধারণভাবে ব্যবহৃত শব্দগুলো যেমন "the", "is", "at" ইত্যাদি মুছে ফেলা, কারণ এগুলো সাধারণত গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বহন করে না।
- Stemming / Lemmatization:
- শব্দের মূল রূপে রূপান্তরিত করা, যাতে সুনির্দিষ্টভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করা যায়।
- Vectorization:
- টেক্সট ডেটাকে সংখ্যায় রূপান্তর করা যাতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে ব্যবহার করা যায়। সাধারণত TF-IDF বা Word2Vec পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
সারাংশ
- Tokenization হল টেক্সট ডেটাকে শব্দ বা বাক্যে ভাগ করার প্রক্রিয়া।
- Stemming হল শব্দের রুট বা মূল রূপে রূপান্তর করার প্রক্রিয়া, কিন্তু এটি সঠিক নাও হতে পারে।
- Lemmatization হল শব্দের সঠিক মৌলিক রূপে রূপান্তর করা, যা সঠিক ভাষাগত বিশ্লেষণ দেয়।
এই প্রক্রিয়াগুলো Text Preprocessing এর অংশ, যা মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এ টেক্সট ডেটার বিশ্লেষণ এবং মডেল তৈরির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।