light mode
night mode
সাইকিট-লার্ন (Scikit-Learn)
Scikit-Learn পরিচিতি Scikit-Learn কী? Scikit-Learn এর ইতিহাস এবং বিকাশ Scikit-Learn এর বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহার ক্ষেত্র Scikit-Learn এর গুরুত্বপূর্ণ মডিউল এবং লাইব্রেরি Scikit-Learn ইনস্টলেশন এবং সেটআপ Scikit-Learn ইনস্টল করা (pip ব্যবহার করে) Scikit-Learn এর সাথে Python এর ইন্টিগ্রেশন Python IDE (Jupyter Notebook, Google Colab) সেটআপ Scikit-Learn ডকুমেন্টেশন এবং হেল্প Scikit-Learn এর মৌলিক ধারণা Features এবং Labels এর ধারণা Training এবং Testing Data এর ভূমিকা Supervised এবং Unsupervised Learning এর ধারণা Model Selection এবং Cross-Validation Data Preprocessing ডেটা লোড করা (CSV, Excel, Database) Missing Data Handle করা (Imputation Techniques) Data Scaling এবং Normalization (MinMaxScaler, StandardScaler) Feature Encoding (Label Encoding, One-Hot Encoding) Train-Test Split এবং Cross-Validation Train-Test Split এর প্রয়োজনীয়তা train_test_split() ফাংশন ব্যবহার K-Fold Cross-Validation এর ভূমিকা Stratified K-Fold Cross-Validation Supervised Learning এর বেসিক ধারণা Supervised Learning কী এবং এর প্রকারভেদ Classification এবং Regression এর মধ্যে পার্থক্য Model Training এবং Testing Process Model Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score) Linear Regression Linear Regression কী এবং এর ব্যবহার Simple এবং Multiple Linear Regression Coefficients এবং Intercept এর ভূমিকা Model Evaluation (R-squared, Mean Squared Error) Logistic Regression Logistic Regression এর ভূমিকা Binary Classification এবং Sigmoid Function Decision Boundary এবং Probabilistic Prediction Model Evaluation (Confusion Matrix, ROC-AUC Curve) K-Nearest Neighbors (KNN) KNN কী এবং কিভাবে কাজ করে? Distance Metrics (Euclidean, Manhattan) KNN মডেল Training এবং Prediction Model Tuning এবং Hyperparameter Optimization Support Vector Machine (SVM) SVM এর মৌলিক ধারণা Hyperplane এবং Margin এর ভূমিকা Linear এবং Non-linear SVM Kernel Functions (Linear, Polynomial, RBF) Decision Tree এবং Random Forest Decision Tree এর বেসিক ধারণা Gini Index এবং Information Gain Random Forest এর ভূমিকা এবং ব্যবহার Model Evaluation এবং Feature Importance Naive Bayes Classifier Naive Bayes এর বেসিক ধারণা Bayes Theorem এবং Conditional Probability Gaussian Naive Bayes এবং Multinomial Naive Bayes Naive Bayes এর Strength এবং Limitations Ensemble Learning Ensemble Learning এর ধারণা এবং প্রয়োগ Bagging এবং Boosting Techniques AdaBoost এবং Gradient Boosting Classifier XGBoost এবং CatBoost এর ব্যবহার Unsupervised Learning এর বেসিক ধারণা Unsupervised Learning কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Clustering এবং Dimensionality Reduction এর ধারণা Unsupervised Learning এর বাস্তব প্রয়োগ K-Means Clustering K-Means Clustering এর বেসিক ধারণা Centroid Initialization এবং Cluster Assignment Elbow Method ব্যবহার করে K নির্বাচন Cluster Evaluation এবং Silhouette Score Hierarchical Clustering Hierarchical Clustering এর ভূমিকা Agglomerative এবং Divisive Clustering Dendrogram এবং Linkage Methods Hierarchical Clustering এর Limitations Principal Component Analysis (PCA) PCA এর বেসিক ধারণা Dimensionality Reduction এর প্রয়োগ Eigenvalues এবং Eigenvectors এর ধারণা PCA মডেল Training এবং Testing Model Evaluation এবং Validation Techniques Model Evaluation Metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score) Confusion Matrix এবং Classification Report ROC-AUC Curve এবং Precision-Recall Curve Cross-Validation এবং Model Selection Techniques Hyperparameter Tuning এবং Optimization Hyperparameter কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Grid Search এবং Random Search Techniques Cross-Validation এর মাধ্যমে Hyperparameter Tuning Scikit-Learn এর GridSearchCV এবং RandomizedSearchCV Time Series Analysis এবং Forecasting Time Series Data এর ধারণা এবং ব্যবহার ARIMA এবং SARIMA মডেল Lag Features এবং Rolling Windows Forecasting Techniques এবং Model Evaluation Pipeline এবং Model Selection Pipeline কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Data Preprocessing এবং Model Training এর জন্য Pipeline তৈরি Model Selection Techniques এবং Evaluation Scikit-Learn এর Pipeline এবং make_pipeline ফাংশন Feature Selection এবং Feature Engineering Feature Selection এর গুরুত্ব Recursive Feature Elimination (RFE) Feature Engineering Techniques Scikit-Learn এর SelectKBest এবং RFECV Text Classification এবং Natural Language Processing (NLP) Text Preprocessing Techniques (Tokenization, Stopwords Removal) TF-IDF এবং Bag of Words মডেল Sentiment Analysis এবং Text Classification Scikit-Learn এর CountVectorizer এবং TfidfVectorizer Model Deployment এবং Production মডেল Export করা (Pickle, Joblib) Flask এবং FastAPI দিয়ে REST API তৈরি Docker ব্যবহার করে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট ক্লাউডে মডেল ডেপ্লয়মেন্ট (AWS, Google Cloud, Azure) Scikit-Learn এর জন্য Best Practices Model Training এবং Testing Best Practices Data Preprocessing এবং Feature Engineering Best Practices Model Evaluation এবং Validation Best Practices Model Deployment এবং Maintenance Best Practices

Text Preprocessing Techniques (Tokenization, Stopwords Removal)

Machine Learning - সাইকিট-লার্ন (Scikit-Learn) Text Classification এবং Natural Language Processing (NLP) |
180
180

Text Preprocessing হলো যেকোনো প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) প্রথম ধাপ, যার মাধ্যমে কাঁচা বা অপরিশোধিত টেক্সট ডেটাকে বিশ্লেষণযোগ্য ফর্মে রূপান্তরিত করা হয়। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া, যা মডেল তৈরির আগে ডেটার গুণগত মান উন্নত করতে সাহায্য করে। Tokenization এবং Stopwords Removal হলো টেক্সট প্রক্রিয়াকরণের দুটি গুরুত্বপূর্ণ এবং মৌলিক পদক্ষেপ।

1. Tokenization (টোকেনাইজেশন)

Tokenization হলো টেক্সট ডেটাকে ছোট ছোট অংশে (যেমন শব্দ বা বাক্য) ভাগ করার প্রক্রিয়া। এই ছোট অংশগুলোকে tokens বলা হয়। Tokenization হলো প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের প্রথম এবং মৌলিক পদক্ষেপ, যেটি মেশিনের জন্য পাঠ্য বিশ্লেষণ সহজ করে তোলে।

  • Word Tokenization (শব্দ টোকেনাইজেশন):
    টেক্সটকে শব্দের ভিত্তিতে ভাগ করা হয়। এটি প্রতিটি শব্দকে একটি আলাদা টোকেন হিসেবে চিহ্নিত করে।
    • উদাহরণ:
      "I love programming." → ["I", "love", "programming"]
  • Sentence Tokenization (বাক্য টোকেনাইজেশন):
    টেক্সটকে বাক্যের ভিত্তিতে ভাগ করা হয়। এটি প্রতিটি বাক্যকে একটি আলাদা টোকেন হিসেবে চিহ্নিত করে।
    • উদাহরণ:
      "I love programming. It is fun." → ["I love programming.", "It is fun."]

Tokenization এর প্রয়োজনীয়তা:

  • এটি টেক্সটকে ছোট ছোট ইউনিটে ভাগ করে, যা সহজেই বিশ্লেষণ এবং মডেল তৈরির জন্য ব্যবহৃত হতে পারে।
  • টোকেনাইজেশন সহায়ক যখন কোনো মেশিন লার্নিং বা ডিপ লার্নিং মডেল তৈরি করা হয়, যেগুলি টেক্সটের বৈশিষ্ট্যগুলো শিখে বা বিশ্লেষণ করে।

2. Stopwords Removal (স্টপওয়ার্ড সরানো)

Stopwords Removal হলো টেক্সট থেকে এমন শব্দগুলো সরানোর প্রক্রিয়া যেগুলোর অর্থ সাধারণত কম গুরুত্বপূর্ণ বা অপাঙক্তেয়। এই ধরনের শব্দগুলি প্রায়ই সাধারণ এবং বারবার ব্যবহৃত হয়, যেমন "is", "the", "in", "at", "on", "a", "and" ইত্যাদি। এই শব্দগুলি সাধারণত টেক্সট প্রক্রিয়াকরণের সময় মডেলকে বিভ্রান্ত করতে পারে, তাই তাদের সরিয়ে ফেলা হয়।

  • Stopwords এর উদাহরণ:
    • "is", "a", "an", "the", "of", "and", "in", "to", "for", "with" ইত্যাদি।

Stopwords Removal এর উদ্দেশ্য:

  • গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের ফোকাস:
    এটি এমন শব্দগুলিকে সরিয়ে দেয় যা মডেলের পারফরম্যান্সে কোনো বড় প্রভাব ফেলতে পারে না, এবং মডেলকে আরও দক্ষ করে তোলে।
  • কম্পিউটেশনাল দক্ষতা বৃদ্ধি:
    Stopwords সরানোর মাধ্যমে কম্পিউটেশনাল খরচ কমানো যায়, কারণ এই শব্দগুলির উপর কোনো গভীর বিশ্লেষণ সাধারণত করা হয় না।

Stopwords Removal পদ্ধতি:

  1. Pre-defined List:
    একাধিক স্টপওয়ার্ডের একটি পূর্বনির্ধারিত তালিকা ব্যবহার করা হয় এবং টেক্সট থেকে এসব শব্দ সরিয়ে ফেলা হয়।
  2. Custom List:
    কিছু ক্ষেত্রে, বিশেষ করে ডোমেইন ভিত্তিক প্রয়োগে, ব্যবহারকারী তার নিজস্ব স্টপওয়ার্ড তালিকা তৈরি করে।

Tokenization এবং Stopwords Removal এর মধ্যে সম্পর্ক

Tokenization এবং Stopwords Removal একে অপরের সাথে সম্পর্কিত। প্রথমে টেক্সটকে টোকেনাইজ করা হয়, অর্থাৎ শব্দ বা বাক্যে ভাগ করা হয়, তারপর Stopwords Removal প্রক্রিয়া চলে যেখানে স্টপওয়ার্ডগুলো সরানো হয়। এই দুটি প্রক্রিয়া একসাথে মডেলের জন্য আরও পরিষ্কার এবং নির্ভুল ডেটা তৈরি করতে সহায়ক।

Python-এ Tokenization এবং Stopwords Removal উদাহরণ

Python-এ nltk (Natural Language Toolkit) লাইব্রেরি ব্যবহার করে টোকেনাইজেশন এবং স্টপওয়ার্ড রিমুভাল করা যায়।

Tokenization উদাহরণ:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize

# Sample text
text = "I love programming. It is fun and exciting."

# Sentence tokenization
sentences = sent_tokenize(text)
print("Sentence Tokenization:", sentences)

# Word tokenization
words = word_tokenize(text)
print("Word Tokenization:", words)

Stopwords Removal উদাহরণ:

from nltk.corpus import stopwords

# Download the stopwords
nltk.download('stopwords')

# Define stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# Example text
text = "This is an example sentence, showing off the stop words filtration."

# Tokenize text into words
words = word_tokenize(text)

# Remove stopwords
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
print("Filtered Words:", filtered_words)

সারাংশ

  • Tokenization হলো টেক্সট ডেটাকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করার প্রক্রিয়া, যাতে ডেটা সহজে বিশ্লেষণযোগ্য হয়।
  • Stopwords Removal হলো টেক্সট থেকে অপ্রয়োজনীয় সাধারণ শব্দ সরানোর প্রক্রিয়া, যাতে মডেল গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের উপর মনোযোগ দিতে পারে।
  • এই দুটি প্রক্রিয়া মেশিন লার্নিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) মডেল তৈরির জন্য অপরিহার্য।
Content added By
Md Azizur Rahman

Read more

TF-IDF এবং Bag of Words মডেল Sentiment Analysis এবং Text Classification Scikit-Learn এর CountVectorizer এবং TfidfVectorizer

or

Don't have an account? Register

Promotion