Word Embedding (Word2Vec, TF-IDF)

Word Embedding একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া যা টেক্সট ডেটা প্রক্রিয়াকরণে ব্যবহৃত হয়। এটি শব্দগুলির সংখ্যা বা ভেক্টরে রূপান্তর করে, যা তাদের সেমান্টিক বা অর্থগত সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করে। এর মাধ্যমে মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলি শব্দগুলির মধ্যে সম্পর্ক এবং প্রাসঙ্গিকতা বুঝতে পারে। Word2Vec এবং TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) এর দুটি প্রধান পদ্ধতি।

১. Word2Vec (Word to Vector)

Word2Vec একটি টুল যা শব্দকে ভেক্টর আকারে রূপান্তর করে এবং শব্দের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করতে সহায়ক। এটি মূলত গুগল দ্বারা ডেভেলপ করা হয়েছিল, এবং এটি ডিপ লার্নিংয়ের মাধ্যমে শব্দের ভেক্টর তৈরি করে। Word2Vec দুটি প্রধান মডেল ব্যবহার করে:

i. Continuous Bag of Words (CBOW)

• CBOW মডেলটি একটি নির্দিষ্ট শব্দের পূর্ববর্তী এবং পরবর্তী শব্দগুলির উপর ভিত্তি করে সেই শব্দের সম্ভাব্যতা বা ভবিষ্যৎ সম্পর্কে অনুমান করতে চেষ্টা করে।
• এটি context words দিয়ে target word ভবিষ্যদ্বাণী করে।

ii. Skip-gram Model

• Skip-gram মডেলটি একটি নির্দিষ্ট শব্দ থেকে তার আশেপাশের শব্দগুলির (context words) সম্পর্ক নির্ধারণ করার চেষ্টা করে।
• এটি মূলত একটি target word থেকে একাধিক context words ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয়।

Word2Vec এর কাজ করার পদ্ধতি:

• Word2Vec মডেলটি একটি বিশাল কোরপাসের মাধ্যমে ট্রেনিং করার পর, প্রতিটি শব্দ একটি নির্দিষ্ট ভেক্টরে রূপান্তরিত হয়।
• এই ভেক্টরগুলি বিভিন্ন ধরনের গণনা (যেমন কসমিন ডিস্ট্যান্স) ব্যবহার করে, আপনি দুটি শব্দের মধ্যে সম্পর্ক (যেমন সেমান্টিক এবং সিনোনিম সম্পর্ক) মাপতে পারেন।

Word2Vec এর সুবিধা:

• ভাল পারফরম্যান্স: এটি শব্দের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে অত্যন্ত কার্যকরী।
• নির্দিষ্ট প্রসঙ্গ বুঝতে পারে: এটি একটি শব্দের মানে তার পারিপার্শ্বিক অবস্থান অনুযায়ী ধারণা করতে পারে।
• বড় ডেটা সেটে কার্যকরী: এটি ব্যাপক ডেটা সেটে দ্রুত কাজ করতে সক্ষম।

Word2Vec ব্যবহার উদাহরণ:

• যেমন: "King - Man + Woman = Queen"
• এটি দেখায় কিভাবে শব্দের গাণিতিক সম্পর্ক কাজ করে, যেখানে ভেক্টর গাণিতিকভাবে কম্পিউট করা হয়।

২. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

TF-IDF একটি স্ট্যাটিস্টিক্যাল টেকনিক যা একটি শব্দের গুরুত্বপূর্ণতা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয় একটি ডকুমেন্টের মধ্যে এবং কোরপাসের মধ্যে। এটি শব্দের গুরুত্ব বের করতে শব্দের পুনরাবৃত্তি এবং অন্যান্য ডকুমেন্টের সাথে তার সম্পর্ক মূল্যায়ন করে।

TF-IDF এর দুটি প্রধান অংশ:

1. Term Frequency (TF):
   • এটি একটি নির্দিষ্ট শব্দের একটি ডকুমেন্টে কতবার উপস্থিত হয়েছে তা পরিমাপ করে।
   • গাণিতিকভাবে: $$\text{TF} = \frac{\text{ওই শব্দটির ডকুমেন্টে উপস্থিতির সংখ্যা}}{\text{ডকুমেন্টে মোট শব্দের সংখ্যা}}$$
2. Inverse Document Frequency (IDF):
   • এটি পরিমাপ করে একটি শব্দটি কতটা গুরুত্বপূর্ণ একটি কোরপাসে। যেসব শব্দ কম ব্যবহৃত হয় তারা অধিক গুরুত্বপূর্ণ বলে বিবেচিত হয়।
   • গাণিতিকভাবে: $$\text{IDF} = \log \left( \frac{\text{মোট ডকুমেন্ট সংখ্যা}}{\text{যত ডকুমেন্টে শব্দটি উপস্থিত}} \right)$$

TF-IDF এর কাজ করার পদ্ধতি:

• প্রথমে, ডকুমেন্টের মধ্যে শব্দের TF হিসাব করা হয়।
• তারপর, সমস্ত ডকুমেন্টের মধ্যে সেই শব্দের IDF হিসাব করা হয়।
• পরিশেষে, TF এবং IDF এর গুণফল হয়ে সেই শব্দের মোট গুরুত্ব বা স্কোর বের করা হয়।

TF-IDF এর সুবিধা:

• কমন শব্দের গুরুত্ব কমানো: যেমন "the", "is", "and" ইত্যাদি শব্দগুলো যেগুলি প্রায়ই সমস্ত ডকুমেন্টে থাকে, তাদের গুরুত্ব কমানো হয়।
• প্রাসঙ্গিক শব্দ চিহ্নিতকরণ: এটি প্রাসঙ্গিক শব্দকে উচ্চ স্কোর প্রদান করে, যা ডকুমেন্টের মূল বক্তব্য বা কন্টেন্টের সাথে সম্পর্কিত।

TF-IDF ব্যবহার উদাহরণ:

• যদি একটি ডকুমেন্টে একটি শব্দ বার বার থাকে, তাহলে তার TF উচ্চ হবে, কিন্তু যদি সেই শব্দটি কোরপাসে কম ব্যবহৃত হয়, তাহলে তার IDF বেশি হবে। তাই এই শব্দটির TF-IDF স্কোর অনেক হবে এবং এটি ডকুমেন্টে গুরুত্বপূর্ণ হিসেবে চিহ্নিত হবে।

Word2Vec বনাম TF-IDF

সারাংশ

• Word2Vec একটি ডিপ লার্নিং ভিত্তিক পদ্ধতি যা শব্দগুলির মধ্যে সেমান্টিক বা অর্থগত সম্পর্ক নির্ধারণ করতে সক্ষম। এটি শব্দের মধ্যে সম্পর্কের গাণিতিক বিশ্লেষণ করে এবং অনেক বেশি কার্যকরী যখন ডেটা বড় এবং লুকানো সম্পর্ক খুঁজতে হয়।
• TF-IDF একটি পরিমাণগত পদ্ধতি যা ডকুমেন্টের মধ্যে শব্দের গুরুত্বপূর্ণতা নির্ধারণ করে। এটি সাধারণত তথ্য পুনরুদ্ধার এবং ডকুমেন্ট ক্লাসিফিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।

প্রত্যেক পদ্ধতিরই তার নিজস্ব সুবিধা রয়েছে, এবং ব্যবহৃত ক্ষেত্রে বা প্রয়োজনে তাদের কার্যকারিতা আলাদা হতে পারে।