Text Preprocessing Techniques (Tokenization, Lemmatization, Stemming)

Machine Learning - মেশিন লার্নিং (Machine Learning) Natural Language Processing (NLP) এবং Text Mining |
177
177

Text Preprocessing হলো একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ যা মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এ ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত কাঁচা বা অশুদ্ধ টেক্সট ডেটাকে প্রক্রিয়া করে যাতে মডেলটি আরও কার্যকরভাবে এবং সঠিকভাবে কাজ করতে পারে। Tokenization, Lemmatization, এবং Stemming হল প্রধান টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ কৌশল, যেগুলি টেক্সটকে পরিষ্কার, সুশৃঙ্খল এবং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রস্তুত করতে সাহায্য করে।


1. Tokenization (টোকেনাইজেশন)

Tokenization হলো টেক্সট ডেটাকে ছোট ছোট ইউনিটে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া, যেগুলোকে tokens বলা হয়। টোকেনগুলি সাধারণত শব্দ, বাক্য, বা চরিত্র হতে পারে। টোকেনাইজেশন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে একটি দীর্ঘ টেক্সট ডকুমেন্টকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করা হয়, যা মডেলের জন্য বিশ্লেষণ করা সহজ হয়।

উদাহরণ:

ধরা যাক, আমাদের টেক্সট:

"আমি বাংলাদেশে বাস করি।"

Word Tokenization:

  • টোকেন হবে: ["আমি", "বাংলাদেশে", "বাস", "করি"]

Sentence Tokenization:

  • টোকেন হবে: ["আমি বাংলাদেশে বাস করি।"]

কিভাবে কাজ করে:

  • Word Tokenization: শব্দ ভিত্তিক টোকেন তৈরি করা হয়।
  • Sentence Tokenization: বাক্য ভিত্তিক টোকেন তৈরি করা হয়।

টোকেনাইজেশন হলো প্রথম ধাপ যা অনেক NLP কাজের জন্য অপরিহার্য।


2. Lemmatization (লেমাটাইজেশন)

Lemmatization হলো একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে শব্দের শুদ্ধ বা মূল রূপে রূপান্তর করা হয়। এটি ভাষার প্রকৃত মান বুঝতে সহায়ক, যেখানে শব্দের উৎপত্তি বা মূল রূপ থেকে সমস্ত ভিন্ন রূপগুলোকে একত্রিত করা হয়। লেমাটাইজেশন স্টেমিংয়ের তুলনায় আরো সূক্ষ্ম এবং প্রাকৃতিক ভাষার শুদ্ধ রূপে রূপান্তর করতে সহায়ক।

উদাহরণ:

  • Run (verb): "running" → "run"
  • Better (adjective): "best" → "better"
  • Cats → "cat"

এখানে, Lemmatization কেবলমাত্র শব্দের প্রকৃত রূপে ফিরে আসে, যখন সঠিক শব্দের ব্যবহার প্রয়োজন হয়।

কিভাবে কাজ করে:

  • লেমাটাইজেশন সাধারণত একটি ভাষাতাত্ত্বিক অভিধান বা শব্দকোষ ব্যবহার করে, যা শব্দের মূল রূপ জানাতে সহায়ক।

লেমাটাইজেশন এবং স্টেমিং-এর মধ্যে পার্থক্য:

  • Lemmatization শব্দের প্রকৃত বা শুদ্ধ রূপে রূপান্তর করে (যেমন, "running" → "run")।
  • Stemming শব্দের শুদ্ধ রূপ নির্ধারণের জন্য একটি সাধারিত পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা কখনও কখনও অযথা বা ভুল শব্দ তৈরি করতে পারে (যেমন, "running" → "run", "better" → "bet")।

3. Stemming (স্টেমিং)

Stemming হলো একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে শব্দের শিকড় বা মূল রূপ বের করা হয়। এটি শব্দটির প্রত্যক্ষ বা শুদ্ধ রূপ বের করার জন্য সাধারণত একটি প্রাথমিক নিয়ম বা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। স্টেমিং সাধারণত শব্দটির suffix বা endings সরিয়ে দেয়। তবে এটি সঠিক শব্দ তৈরি না করলেও, এটি শব্দটির মূল ধারণা ধারণ করতে সহায়ক হয়।

উদাহরণ:

  • RunningRun
  • HappilyHappi
  • BetterBetter (স্টেমিংয়ের মাধ্যমে এটি ভুল হতে পারে)

এখানে, স্টেমিংয়ের মাধ্যমে শব্দটির মূল শিকড় বা অঙ্গ প্রত্যঙ্গ বের করা হয়, কিন্তু কখনও কখনও এটি ভুল শব্দ তৈরি করতে পারে।

কিভাবে কাজ করে:

  • স্টেমিং বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যেমন Porter Stemmer, Snowball Stemmer ইত্যাদি, যেগুলি মূলত শব্দের শেষে কিছু সারণী বা নিয়ম অনুযায়ী পরিবর্তন করে।

টেক্সট প্রিপ্রসেসিং কৌশলগুলির মধ্যে পার্থক্য:

টেকনিকবিস্তারিতউদাহরণ
Tokenizationটেক্সটকে ছোট ছোট ইউনিটে বিভক্ত করা (শব্দ, বাক্য)"আমি ভালো আছি" → ["আমি", "ভালো", "আছি"]
Stemmingশব্দের শিকড় বের করা, তবে মাঝে মাঝে ভুল শব্দ হতে পারে"Running" → "Run", "Better" → "Bet"
Lemmatizationশব্দের শুদ্ধ রূপ বের করা, সঠিক শব্দ তৈরি করা"Running" → "Run", "Better" → "Better"

কেন Text Preprocessing জরুরি?

  1. ডেটার গুণগত মান বৃদ্ধি: প্রিপ্রসেসিংয়ের মাধ্যমে টেক্সট ডেটাকে পরিষ্কার এবং সুশৃঙ্খল করা হয়, যা মডেলকে আরও ভালোভাবে শিখতে সহায়ক হয়।
  2. মডেল পারফরম্যান্স বৃদ্ধি: বিশৃঙ্খল বা অশুদ্ধ ডেটা মডেলের কার্যকারিতা কমিয়ে দিতে পারে, তাই সঠিক প্রিপ্রসেসিং মডেলটির ফলাফল উন্নত করে।
  3. ভাষার শুদ্ধতা: লেমাটাইজেশন এবং স্টেমিং শব্দের সঠিক রূপে রূপান্তরিত করার মাধ্যমে ভাষার সঠিকতা এবং প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করে।

উপসংহার

Tokenization, Stemming, এবং Lemmatization হল তিনটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ টেক্সট প্রিপ্রসেসিং কৌশল যা মেশিন লার্নিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) প্রক্রিয়ায় ব্যবহৃত হয়। এগুলি টেক্সট ডেটাকে পরিষ্কার এবং সুশৃঙ্খল করে, মডেল প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত করে তোলে এবং সঠিক পূর্বাভাস তৈরিতে সহায়ক হয়।

Content added By
Promotion