Word Embeddings হল একটি প্রক্রিয়া যা শব্দগুলিকে ভেক্টর আকারে রূপান্তরিত করে, যাতে শব্দের মধ্যে সম্পর্ক এবং তার অর্থ সংখ্যা আকারে উপস্থাপন করা যায়। এটি মূলত মেশিন লার্নিং এবং ডীপ লার্নিং মডেলগুলিতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) জন্য ব্যবহৃত হয়। Word Embedding এর মাধ্যমে, একাধিক শব্দের মধ্যে সমজাতীয়তা এবং সম্পর্ক রূপান্তরিত ভেক্টরের মাধ্যমে তুলে ধরা হয়, যা মডেলগুলিকে ভাষার সম্বন্ধে গভীর ধারণা প্রদান করে।
Word Embeddings হল শব্দগুলির গাণিতিক উপস্থাপনা, যা শব্দের semantic এবং syntactic বৈশিষ্ট্য গুলি ধরতে সক্ষম। এটি মূলত উচ্চ মাত্রার ডেটার জন্য ডিপ লার্নিং মডেলকে আরো কার্যকরী করে তোলে এবং সাধারণ শব্দের সমার্থকতা এবং সম্পর্কের গভীরতা বুঝতে সাহায্য করে।
নিচে Word2Vec এবং GloVe এর মাধ্যমে Word Embeddings তৈরি করার বিষয়টি আলোচনা করা হয়েছে।
১. Word2Vec (Word to Vector)
Word2Vec একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল যা শব্দকে ভেক্টর আকারে রূপান্তরিত করে, যা শব্দের অর্থ এবং শব্দের মধ্যে সম্পর্ক তুলে ধরে। এটি শব্দগুলির মধ্যে সমজাতীয়তা এবং সম্পর্ক শিখতে পারে। Word2Vec মডেলটি মূলত দুইটি আর্কিটেকচারে কাজ করে:
- Continuous Bag of Words (CBOW):
- CBOW মডেল শব্দের context থেকে লক্ষ্যমাত্রা শব্দটি পূর্বানুমান করে। এর মাধ্যমে, একটি নির্দিষ্ট বাক্য বা শব্দের নির্দিষ্ট পরিস্থিতি থেকে লক্ষ্যমাত্রা শব্দটি অনুমান করা হয়।
- উদাহরণ: বাক্য "The cat sat on the mat" থেকে "sat" শব্দটি অনুমান করা।
- Skip-gram:
- Skip-gram মডেলটি বিপরীতভাবে কাজ করে, যেখানে একটি শব্দের মাধ্যমে তার context শব্দগুলো অনুমান করা হয়।
- উদাহরণ: "sat" শব্দটি ব্যবহার করে বাক্যটির context শব্দগুলি যেমন "The", "cat", "on", "the", "mat" অনুমান করা হয়।
Word2Vec মডেলটি প্রথমে একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেটের ওপর প্রশিক্ষিত হয়ে, প্রত্যেকটি শব্দের জন্য একটি ভেক্টর তৈরি করে, যার মাধ্যমে শব্দের মধ্যে সম্পর্ক চিহ্নিত করা যায়। শব্দের কাছাকাছি মানে বা সম্পর্কের মধ্যে থাকা শব্দগুলি একে অপরের ভেক্টরের কাছাকাছি অবস্থান করে।
Word2Vec এর উদাহরণ:
from gensim.models import Word2Vec
# Training data
sentences = [["the", "cat", "sat", "on", "the", "mat"],
["the", "dog", "sat", "on", "the", "mat"]]
# Word2Vec model
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
# Similarity check
similarity = model.wv.similarity('cat', 'dog')
print(similarity) # Output: Similarity score between 'cat' and 'dog'
এখানে, Word2Vec মডেল একটি "cat" এবং "dog" শব্দের মধ্যে সাদৃশ্য বা সম্পর্ক নির্ধারণ করবে, যা এর ভেক্টরের উপর ভিত্তি করে।
২. GloVe (Global Vectors for Word Representation)
GloVe একটি গাণিতিক মডেল যা শব্দের মধ্যে সম্পর্ক শিখতে co-occurrence matrix ব্যবহার করে। GloVe এর ভিত্তি হল যে যদি দুটি শব্দ একসাথে প্রায়ই উপস্থিত হয়, তবে তাদের মধ্যে সম্পর্ক থাকতে পারে। GloVe শব্দের গাণিতিক সম্পর্ক এবং কনটেক্সটের ওপর ভিত্তি করে একটি শব্দের গুণাবলী (semantic properties) বুঝতে সক্ষম।
GloVe মডেলটি একটি global context বা বৈশ্বিক কনটেক্সট ব্যবহার করে এবং এটা একটি ব্যাখ্যাযোগ্য মডেল হিসেবে কাজ করে। GloVe শব্দসমূহের একে অপরের সাথে co-occurrence সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে এবং শব্দসমূহের গাণিতিক ভেক্টর তৈরি করে। GloVe মডেলটি word co-occurrence statistics এর মাধ্যমে শিখে এবং এটি সেগুলিকে ভালোভাবে বেসড করে (semantic similarity) ভেক্টর আকারে রূপান্তরিত করে।
GloVe এর উদাহরণ:
from glove import Glove
from glove import Corpus
# Training data
corpus = Corpus()
corpus.fit(sentences, window=5)
# GloVe model
glove = Glove(no_components=100, learning_rate=0.05)
glove.fit(corpus.matrix, epochs=30, no_threads=4, verbose=True)
# Similarity check
similarity = glove.similarity('cat', 'dog')
print(similarity) # Output: Similarity score between 'cat' and 'dog'
এখানে, GloVe মডেল শব্দসমূহের বৈশ্বিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে এবং cat এবং dog শব্দের মধ্যে সম্পর্কের স্কোর নির্ধারণ করবে।
Word2Vec vs GloVe
| Criteria | Word2Vec | GloVe |
|---|---|---|
| Methodology | Contextual information through local windows (CBOW/Skip-Gram) | Global co-occurrence matrix of words |
| Optimization | Trains using neural networks | Factorizes a co-occurrence matrix into word vectors |
| Training Process | Predicts target word based on context | Optimizes the word vectors using a matrix factorization approach |
| Speed | Faster for training on smaller datasets | Better for large corpora and efficient at capturing global statistics |
| Interpretability | Difficult to interpret | Often provides better interpretability of vector space relationships |
| Use Case | Works well for specific word pair relationships | Useful for capturing semantic meaning in a global context |
Applications of Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
- Semantic Analysis: Word embeddings যেমন Word2Vec এবং GloVe শব্দগুলির মধ্যে সেমান্টিক সম্পর্ক বুঝতে সহায়তা করে, যেমন সাদৃশ্য এবং প্রতিশব্দ সনাক্তকরণ।
- Text Classification: Word2Vec বা GloVe ব্যবহার করে, আপনি একটি টেক্সট ডেটাসেটের জন্য শব্দ ভেক্টর তৈরি করতে পারেন এবং সেগুলি ব্যবহার করে টেক্সট ক্লাসিফিকেশন বা অন্যান্য NLP কাজ করতে পারেন।
- Sentiment Analysis: Word2Vec বা GloVe এর মাধ্যমে শব্দের অর্থ এবং সম্পর্ক বোঝা যায়, যা সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিসে সহায়ক হতে পারে।
- Machine Translation: Word2Vec এবং GloVe এর মাধ্যমে শব্দসমূহের মধ্যে সেমান্টিক সম্পর্ক বুঝে, আপনি আরও কার্যকরী মেশিন ট্রান্সলেশন সিস্টেম তৈরি করতে পারেন।
- Named Entity Recognition (NER): Word embeddings ইন্টিগ্রেট করে Named Entity Recognition মডেল তৈরি করা যেতে পারে, যা টেক্সটে গুরুত্বপূর্ণ নাম বা প্রতিষ্ঠান সনাক্ত করতে সক্ষম।
সারাংশ
Word Embeddings এমন একটি প্রযুক্তি যা শব্দকে ভেক্টর আকারে রূপান্তরিত করে এবং এর মাধ্যমে শব্দের মধ্যে সম্পর্ক এবং অর্থের গাণিতিক উপস্থাপনা তৈরি করা হয়। Word2Vec এবং GloVe দুটি জনপ্রিয় Word Embedding মডেল, যা শব্দের মধ্যে সেমান্টিক সম্পর্ক এবং কনটেক্সট বুঝতে সহায়তা করে। Word2Vec বেশি ফোকাস করে শব্দের কনটেক্সটের মাধ্যমে শিখতে, আর GloVe বৈশ্বিক কনটেক্সট এবং কো-অক্যুরেন্স তথ্য বিশ্লেষণ করে। এই প্রযুক্তিগুলি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এর বিভিন্ন ক্ষেত্রে, যেমন সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস, মেশিন ট্রান্সলেশন এবং টেক্সট ক্লাসিফিকেশনে ব্যবহৃত হয়।
Read more
