টেক্সট মাইনিং: সংক্ষিপ্ত পরিচিতি
টেক্সট মাইনিংকে টেক্সট অ্যানালিসিস ও বলা হয়। এটি অস্ট্রাকচারড টেক্সটকে স্ট্রাকচারড ডেটায় রূপান্তর করার প্রক্রিয়া যাতে সহজে অ্যানালিসিস করা যায়। টেক্সট মাইনিং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) প্রয়োগ করে, যা মেশিনকে মানব ভাষা বুঝতে এবং তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রসেস করতে সক্ষম করে।
টেক্সট মাইনিং একটি অটোমেটিক প্রক্রিয়া যা NLP ব্যবহার করে অস্ট্রাকচারড টেক্সট থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করে। ডেটাকে এমন ইনফরমেশনে রূপান্তর করে যা ডিভাইসগুলো বুঝতে পারে, টেক্সট মাইনিং টেক্সটকে সেনটিমেন্ট, টপিক এবং ইন্টেন্ট অনুযায়ী শ্রেণিবদ্ধ করার প্রক্রিয়া অটোমেট করে।
টেক্সট মাইনিং-এর প্রধান কৌশলগুলো
তথ্য নিষ্কাশন (Information Extraction)
তথ্য নিষ্কাশন হলো অস্ট্রাকচারড টেক্সট বিশ্লেষণের প্রথম ধাপ। এটি অস্ট্রাকচারড এবং সেমি-স্ট্রাকচারড মেশিন-রিডেবল ডকুমেন্ট থেকে স্ট্রাকচারড ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে বের করার সার্ভিস।
সারসংক্ষেপণ (Summarization)
এই প্রক্রিয়ার উদ্দেশ্য হলো বিশাল সংখ্যক টেক্সট ডকুমেন্ট থেকে সুনির্দিষ্ট টেক্সট বের করা। অটোমেটিক সারসংক্ষেপণ হলো একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম দিয়ে একটি টেক্সট ডকুমেন্ট সংক্ষিপ্ত করার প্রক্রিয়া যাতে মূল ডকুমেন্টের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পয়েন্টগুলো ধরে রাখা যায়। অটোমেটিক ডেটা সারসংক্ষেপণ মেশিন লার্নিং এবং ডেটা মাইনিং-এর একটি অংশ।
টপিক ট্র্যাকিং (Topic Tracking)
টপিক ট্র্যাকিং সিস্টেমের কনসেপ্ট হলো প্রিভিয়াস সার্চের ওপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীর প্রোফাইল সাপোর্ট করা এবং ব্যবহারকারীর প্রোফাইল অনুযায়ী অন্যান্য ডকুমেন্ট খুব দক্ষতার সাথে অনুমান করা।
টেক্সট মাইনিং হলো একটি ऐसा অঞ্চল যা অস্ট্রাকচারড টেক্সচুয়াল ডেটা থেকে পূর্বে অজানা এবং উপকারী ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে বের করে। এর NLP-র সাথে শক্তিশালী সংযোগ রয়েছে। টপিক ট্র্যাকিং একো ऐसी প্রযুক্তি যা ডেভেলপ করা হয়েছে এবং টেক্সট মাইনিং প্রসেসে ব্যবহার করা যায়।
বিষয়বস্তু বিভাজন (Classification)
এটি ফাইলগুলোর মূল থিম আবিষ্কার করার প্রক্রিয়া মেটাডেটা ইনসার্ট করে এবং ডকুমেন্ট অ্যানালাইজ করে। এই মেথডগুলো ওয়ার্ড কাউন্ট বের করে এবং সেই কাউন্ট থেকে ফাইলগুলোর টপিক নির্ধারণ করে। এই প্রক্রিয়ায়, টেক্সট ডকুমেন্টগুলো প্রি-ডিফাইনড ক্লাস লেবেলে ক্লাসিফাই করা হয়।
বিভাজন (Categorization)
টেক্সট ক্যাটেগরাইজেশন হলো ফ্রি-টেক্সট ডকুমেন্টে প্রি-ডিফাইনড ক্যাটেগরি অ্যাসাইন করার টাস্ক। এটি ডকুমেন্ট সেটের কনসেপচুয়াল ভিউ সাপোর্ট করে এবং বাস্তব জগতে গুরুত্বপূর্ণ সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।
ক্লাস্টারিং (Clustering)
ক্লাস্টারিংকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ আনসুপারভাইজড লার্নিং সমস্যা হিসেবে বিবেচনা করা হয়; তাই এই টাইপের অন্যান্য সমস্যায় যেমন, এটি লেবেল নয় এমন ডেটার একটি সেটে স্ট্রাকচার আবিষ্কারের সাথে ডিল করে।
কনসেপ্ট লিংকেজ (Concept Linkage)
টেক্সট মাইনিং রিলেটেড ডকুমেন্ট খুঁজে বের করার জন্য কনসেপ্ট লিংকেজ কৌশল ব্যবহার করে। এই মেকানিজম সার্চিং না করেই ডকুমেন্ট ব্রাউজ করে। এটি রিলেটেড ডকুমেন্ট লিংক করার সুবিধা দেয়।
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (Natural Language Processing - NLP)
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ মানে মানব ভাষা, যা কম্পিউটার ল্যাঙ্গুয়েজের মাধ্যমে প্রসেস করা হয়, এই সম্পূর্ণ ইন্টারঅ্যাকশনকে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) বলা হয়। NLP-এর মূল লক্ষ্য হলো এমন একটি কম্পিউটার সিস্টেম ডিজাইন ও তৈরি করা যা টেক্সট পরীক্ষা, বুঝতে এবং NLP উৎপাদন করতে সক্ষম হবে।
