টেক্সট মাইনিং প্রক্রিয়া: ধাপে ধাপে
টেক্সট মাইনিংকে টেক্সট অ্যানালিসিস ও বলা হয়। এটি অস্ট্রাকচারড টেক্সটকে স্ট্রাকচারড ডেটায় রূপান্তর করার প্রক্রিয়া যাতে সহজে অ্যানালিসিস করা যায়। টেক্সট মাইনিং-এর জন্য NLP প্রয়োজন, যা ডিভাইসকে মানব ভাষা শিখতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রসেস করতে সক্ষম করে।
এটি স্ট্যান্ডার্ড ল্যাঙ্গুয়েজ টেক্সট থেকে অপরিহার্য তথ্য বের করার প্রক্রিয়া হিসেবে সংজ্ঞায়িত। আমরা টেক্সট মেসেজ, ডকুমেন্ট, ইমেইল, ফাইল ইত্যাদি মাধ্যমে যা ডেটা জেনারেট করি সেগুলো সাধারণ ভাষায় লেখা থাকে। টেক্সট মাইনিং সাধারণত এমন ডেটা থেকে উপকারী অন্তর্দৃষ্টি বা প্যাটার্ন বের করতে ব্যবহৃত হয়।
টেক্সট মাইনিং একটি অটোমেটিক প্রক্রিয়া যা NLP ব্যবহার করে অস্ট্রাকচারড টেক্সট থেকে মূল্যবান দৃষ্টি বের করে। ডেটাকে এমন ইনফরমেশনে রূপান্তর করে যা ডিভাইসগুলো শিখতে পারে, টেক্সট মাইনিং টেক্সটকে সেনটিমেন্ট, বিষয় এবং ইন্টেন্ট অনুযায়ী ক্লাসিফাই করার প্রক্রিয়া অটোমেট করে।
টেক্সট মাইনিং প্রক্রিয়ার ধাপসমূহ
১. ডকুমেন্ট গेदারিং (Document Gathering)
প্রথম ধাপে, টেক্সট ডকুমেন্টগুলো সংগ্রহ করা হয়, যা বিভিন্ন ফরম্যাটে থাকতে পারে। ডকুমেন্ট হতে পারে: pdf, word, html doc, css, ইত্যাদি।
২. ডকুমেন্ট প্রি-প্রসেসিং (Document Pre-Processing)
এই প্রক্রিয়ায় ইনপুট ডকুমেন্টকে রিডানডেন্সি, ইনকনসিস্টেন্সি, স্বতন্ত্র শব্দ, স্টেমিং দূর করে পরবর্তী ধাপের জন্য প্রস্তুত করা হয়। প্রয়োগ করা ধাপগুলো:
টোকেনাইজেশন (Tokenization): প্রদত্ত ডকুমেন্টকে একটি স্ট্রিং হিসেবে বিবেচনা করে ডকুমেন্টের প্রতিটি শব্দকে স্বতন্ত্রভাবে চেনা হয়, অর্থাৎ ডকুমেন্ট স্ট্রিংকে একক ইউনিট বা টোকেনে বিভক্ত করা হয়।
স্টপ ওয়ার্ড রিমUভাল (Removal of Stop word): এই প্রক্রিয়ায় ধ্রুব শব্দগুলো (যেমন a, an, but, and, of, the, ইত্যাদি) দূর করা হয়।
স্টেমিং (Stemming): একটি স্টেম হলো সমান অর্থবোধক শব্দ들의 একটি প্রাকৃতিক সেট। এই পদ্ধতিটি একটি নির্দিষ্ট শব্দের মূল বা রুট নির্ধারণ করে। স্টেমিং-এর দুটি টাইপ আছে: ইনফ্লেকশনাল এবং ডেরিভেশনাল। স্টেমিং-এর জন্য বিখ্যাত একটি অ্যালগরিদম হলো পোর্টারস অ্যালগরিদম। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোন ডকুমেন্টে resignation, resigned, resigns takich শব্দ থাকে, তবে স্টেমিং ব্যবহার করলে সেগুলো resigning হিসেবে বিবেচিত হবে।
৩. টেক্সট ট্রান্সফরমেশন (Text Transformation)
একটি টেক্সট ডকুমেন্ট হলো শব্দ (ফিচার) এবং তাদের আয়ত্তের একটি সেট। такие ডকুমেন্টের রিপ্রেজেন্টেশনের জন্য দুটি মেথড আছে: ভেক্টর স্পেস মডেল এবং ব্যাগ অফ ওয়ার্ডস।
৪. ফিচার সিলেকশন / অ্যাট্রিবিউট সিলেকশন (Feature Selection / Attribute Selection)
এই পদ্ধতিটি ইনপুট ডকুমেন্ট থেকে অপ্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলো বাদ দিয়ে কম ডেটাবেস স্পেস এবং নূন্যতম সার্চ মেথড ফলাফল হিসেবে দেয়।
৫. ডেটা মাইনিং / প্যাটার্ন সিলেকশন (Data Mining / Pattern Selection)
এই প্রক্রিয়ায়, কনভেনশনাল ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়া টেক্সট মাইনিং প্রক্রিয়ার সাথে কম্বাইন হয়। একটি স্ট্রাকচারড ডেটাবেস পূর্বের ধাপ থেকে প্রাপ্ত ক্লাসিক ডেটা মাইনিং টেকনিককে সুবিধা করে।
৬. মূল্যায়ন (Evaluate)
এই стадий ফলাফল ক্যালকুলেট করে। এই ফলাফলকে ফোকাস করা হয় বা পরবর্তী সিকোয়েন্সের সেটের জন্য ব্যবহার করা হয়।
