Topic Modeling (LDA, NMF) ব্যবহার

Topic Modeling হল একটি প্রক্রিয়া যা ব্যবহার করে আপনি টেক্সট ডেটার মধ্যে লুকানো থিম বা "topic" গুলি বের করতে পারেন। এটি বিশেষত Latent Dirichlet Allocation (LDA) এবং Non-negative Matrix Factorization (NMF) এর মতো পদ্ধতিগুলির মাধ্যমে করা হয়। KNIME এ এই দুটি জনপ্রিয় টপিক মডেলিং টেকনিক ব্যবহৃত হয়, এবং এখানে তাদের ব্যবহার ব্যাখ্যা করা হলো।

১. Latent Dirichlet Allocation (LDA)

Latent Dirichlet Allocation (LDA) একটি প্রোবাবিলিস্টিক মডেল যা টেক্সট ডেটার মধ্যে লুকানো টপিকগুলিকে সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। এটি টেক্সট ডেটা (যেমন আর্টিকেল, ব্লগ, সংবাদ) থেকে বিভিন্ন থিম বা টপিক বের করে, যা পরে ব্যবহারকারীর কাছে উপস্থাপন করা হয়।

KNIME-এ LDA ব্যবহার করার জন্য ধাপগুলি:

1. LDA (Latent Dirichlet Allocation) Node যোগ করুন:
   • KNIME Workflow Editor থেকে LDA (Latent Dirichlet Allocation) নোডটি Node Repository থেকে ড্র্যাগ করে Workflow-এ যোগ করুন।
2. ডেটা প্রস্তুতি:
   • টেক্সট ডেটার প্রিপ্রসেসিং করতে হবে (যেমন, স্টপওয়ার্ড রিমুভাল, টোকেনাইজেশন, লেম্যাটাইজেশন)।
   • আপনি Text Processing প্লাগইন ব্যবহার করতে পারেন, যা টেক্সট ডেটাকে প্রস্তুত করতে সহায়ক। এর মধ্যে টেক্সট ফিল্টার, টোকেনাইজার, এবং Bag of Words রূপান্তর অন্তর্ভুক্ত।
3. LDA নোড কনফিগারেশন:
   • LDA নোডে ডাবল ক্লিক করুন এবং কনফিগারেশন উইন্ডো খুলুন।
   • Document Column সিলেক্ট করুন, যেখানে আপনার টেক্সট ডেটা রয়েছে।
   • Number of Topics ফিল্ডে কতটি টপিক চান, তা নির্ধারণ করুন (যেমন 3, 5, 10 ইত্যাদি)।
   • Alpha (Dirichlet Prior) এবং Beta প্যারামিটার কনফিগার করতে পারেন, যা মডেলের সঠিকতা নির্ধারণে সাহায্য করবে।
4. Merging Topics:
   • LDA নোডের আউটপুটে বিভিন্ন টপিকের শব্দসমূহ দেখা যাবে। আপনি প্রতিটি টপিকের শব্দগুলিকে মূল্যায়ন করতে পারেন এবং টপিকগুলির জন্য একটি চূড়ান্ত সংজ্ঞা তৈরি করতে পারেন।
5. ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন:
   • টপিকগুলি ভিজুয়ালাইজ করার জন্য আপনি Topic Modeling বা Word Cloud নোড ব্যবহার করতে পারেন, যাতে টপিকের ভিতরের শব্দসমূহ এবং তাদের ফ্রিকোয়েন্সি দেখতে পারবেন।

২. Non-negative Matrix Factorization (NMF)

Non-negative Matrix Factorization (NMF) একটি আরেকটি জনপ্রিয় টপিক মডেলিং টেকনিক, যা একটি নন-নেগেটিভ মেট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে টপিক মডেলিংয়ের কাজ করে। এটি LDA এর মতো কাজ করে, তবে কিছু পার্থক্যও রয়েছে, যেমন এটি টেক্সটের মধ্যে লুকানো সম্পর্ক বের করতে ম্যাট্রিক্স ডিকম্পোজিশন ব্যবহার করে।

KNIME-এ NMF ব্যবহার করার জন্য ধাপগুলি:

1. NMF Node যোগ করুন:
   • KNIME Workflow Editor থেকে NMF নোডটি Node Repository থেকে ড্র্যাগ করে Workflow-এ যোগ করুন।
2. ডেটা প্রস্তুতি:
   • NMF মডেলও টেক্সট ডেটা প্রিপ্রসেসিং এর জন্য একইভাবে কাজ করে, যেমন টোকেনাইজেশন, স্টপওয়ার্ড রিমুভাল ইত্যাদি। Text Processing প্লাগইন ব্যবহার করে এই কাজগুলো সহজে করতে পারবেন।
3. NMF নোড কনফিগারেশন:
   • NMF নোডে ডাবল ক্লিক করুন এবং কনফিগারেশন উইন্ডো খুলুন।
   • Number of Topics এবং Number of Iterations নির্ধারণ করুন।
   • Document Column থেকে আপনার টেক্সট ডেটা নির্বাচন করুন।
4. NMF এর আউটপুট:
   • NMF মডেল সাধারণত দুইটি মেট্রিক্স আউটপুট দেয়: Topic-Term Matrix এবং Document-Topic Matrix।
     • Topic-Term Matrix: এই মেট্রিক্সে প্রতিটি টপিকের সাথে সম্পর্কিত শব্দের তালিকা থাকে।
     • Document-Topic Matrix: এতে প্রতিটি ডকুমেন্টের জন্য যে টপিকগুলি প্রাসঙ্গিক তা বের করা হয়।
5. ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন:
   • আপনি Word Cloud, Topic Cloud, অথবা Bar Chart ব্যবহার করে টপিকগুলির মধ্যে সম্পর্ক এবং তাদের শব্দভাণ্ডার ভিজুয়ালাইজ করতে পারেন।

LDA এবং NMF মধ্যে পার্থক্য:

1. LDA (Latent Dirichlet Allocation):
   • এটি প্রোবাবিলিস্টিক মডেল, যা টেক্সট ডেটা থেকে টপিক বের করার জন্য বায়েসিয়ান ইনফারেন্স ব্যবহার করে।
   • LDA মূলত একটি অবজারভেশনাল মডেল।
   • এটি প্রতিটি ডকুমেন্টে অনেক টপিকের উপস্থিতি অনুমান করে।
2. NMF (Non-negative Matrix Factorization):
   • এটি একটি ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন অ্যালগরিদম, যা নন-নেগেটিভ ডেটা দিয়ে কাজ করে।
   • NMF সাধারণত রৈখিক অ্যালগরিদম এবং এর সোজাসুজি ফলাফল হয়, যেহেতু এটি একটি ম্যাট্রিক্স থেকে শব্দ এবং টপিকের সম্পর্ক নির্ধারণ করে।

KNIME-এ LDA এবং NMF ব্যবহার করার উপকারিতা:

• LDA:
  • এটি খুবই শক্তিশালী, বিশেষত বড় টেক্সট ডেটা সেটে লুকানো টপিকগুলি খুঁজে বের করার জন্য।
  • LDA টপিক মডেলিংয়ের জন্য একটি ভালো প্রোবাবিলিস্টিক ভিত্তিক পদ্ধতি।
• NMF:
  • এটি দ্রুত এবং সহজে লুকানো টপিকগুলি বের করতে সহায়ক। এর ফলে বিশাল ডেটা সেটগুলিতে কার্যকরী টপিক মডেলিং করা সম্ভব।

সারাংশ

KNIME-এ Topic Modeling (LDA, NMF) ব্যবহার করে আপনি টেক্সট ডেটার মধ্যে লুকানো টপিক বের করতে পারেন। LDA একটি প্রোবাবিলিস্টিক মডেল যা বায়েসিয়ান ইনফারেন্স ব্যবহার করে টপিকগুলো বের করে, এবং NMF একটি ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন পদ্ধতি যা শব্দ এবং টপিকের সম্পর্ক বের করে। KNIME এই দুটি পদ্ধতির জন্য মডিউল প্রদান করে, যা টেক্সট প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে শক্তিশালী টপিক মডেলিং করতে সহায়ক।