টেক্সট মাইনিং: প্রয়োজনীয়তা ও কারণ
টেক্সট মাইনিংকে টেক্সট অ্যানালিসিস ও বলা হয়। এটি অস্ট্রাকচারড টেক্সটকে স্ট্রাকচারড ডেটায় রূপান্তর করার প্রক্রিয়া যাতে সহজে অ্যানালিসিস করা যায়। টেক্সট মাইনিং NLP প্রয়োগ করে, যা মেশিনকে মানব ভাষা বুঝতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রসেস করতে সক্ষম করে।
এটি স্ট্যান্ডার্ড ল্যাঙ্গুয়েজ টেক্সট থেকে অপরিহার্য ইনফরমেশন বের করার প্রক্রিয়া হিসেবে সংজ্ঞায়িত। টেক্সট মেসেজ, রেকর্ড, ইমেইল, ফাইল ইত্যাদি মাধ্যমে যা ডেটা জেনারেট করা যায় সেগুলো সাধারণ ভাষায় লেখা থাকে। টেক্সট মাইনিং সাধারণত এমন ডেটা থেকে উপকারী অন্তর্দৃষ্টি বা প্যাটার্ন বের করতে ব্যবহৃত হয়।
টেক্সট মাইনিং একটি অটোমেটিক মেথড যা NLP ব্যবহার করে অস্ট্রাকচারড টেক্সট থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করে। ডেটাকে এমন ইনফরমেশনে রূপান্তর করে যা ডিভাইসগুলো শিখতে পারে, টেক্সট মাইনিং টেক্সটকে সেনটিমেন্ট, বিষয় এবং ইন্টেন্ট অনুযায়ী ডিফাইন করার মেথড অটোমেট করে।
দুটি মেথড রয়েছে: ফিল্টারিং এবং স্ট্রিমিং। ফিল্টারিং অপ্রয়োজনীয় শব্দ বা প্রাসঙ্গিক ডেটা দূর করতে পারে। স্ট্রিমিং শব্দগুলোর রুট প্রদান করে এসোসিয়েটেড শব্দগুলোর জন্য। স্ট্রিমিং মেথড ব্যবহার করার পর প্রতিটি শব্দ তার রুট নোড দ্বারা ডিফাইন হয়।
টেক্সট মাইনিং-এর প্রাথমিক লক্ষ্য
টেক্সট মাইনিং-এর প্রাথমিক লক্ষ্যগুলো হলো ব্যবহারকারীদের টেক্সট-বেইজড অ্যাসেট থেকে ইনফরমেশন বের করতে সক্ষম করা এবং রিট্রিভাল, এক্সট্র্যাকশন, সারসংক্ষেপণ, ক্যাটেগরাইজেশন (সুপারভাইজড), ক্লাস্টারিং (আনসুপারভাইজড), সেগমেন্টেশন এবং এসোসিয়েশন যেনু операции হ্যান্ডেল করা।
টেক্সট মাইনিং গ্রহণের মূল কারণ
বিজনেস ইন্ডাস্ট্রিয়ে আরও শক্তিশালী প্রতিযোগিতা হলো টেক্সট মাইনিং গ্রহণের মূল কারণ। অনেক সংস্থা অন্য সংস্থার সাথে প্রতিযোগিতা করার জন্য ভ্যালু-অ্যাডেড সমাধান খুঁজছে। বড় হয়ে যাওয়া প্রতিযোগিতা এবং পরিবর্তনশীল ব্যবহারকারীর দৃষ্টিভঙ্গির কারণে, সংস্থাগুলো ব্যবহারকারী এবং প্রতিযোগীর ডেটা অ্যানালাইজ করে প্রতিযোগিতামূলকতা বাড়াতে সক্ষম সমাধান পাওয়ার জন্য বিশাল বিনিয়োগ করছে।
টেক্সট মাইনিং টেক্সচুয়াল ডেটা ম্যানেজ করার জন্য উপকারী। টেক্সচুয়াল ডেটা অনস্ট্রাকচারড, ম্যানিপুলেট করার কঠিন এবং অস্পষ্ট, তাই ডেটা এক্সচেঞ্জের জন্য টেক্সট মাইনিং সবচেয়ে উপকারী মেথড হয়ে উঠেছে, যেখানে ডেটা মাইনিং ব্যবসায়িক ডেটায় ব্যবহার করা হয়।
প্রতিদিন অর্থনৈতিক, একাডেমিক এবং সোশ্যাল কার্যকলাপের মাধ্যমে বিশাল পরিমাণে নতুন রেকর্ড এবং ডেটা তৈরি হয়ে থাকে, যার উল্লেখযোগ্য আর্থিক ও সামাজিক মূল্য থাকতে পারে। এই সম্ভাবনা khairaিয়ে ব্যবহারের জন্য টেক্সট ও ডেটা মাইনিং এবং অ্যানালিটিক্স সহ বিভিন্ন কৌশল প্রয়োজন। এই মেথডের উদ্দেশ্য হলো বিশাল টেক্সচুয়াল ডকুমেন্ট সেট থেকে ডেটা বের করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রচেষ্টা কমানো।
ডেটার প্রকারভেদ
স্ট্রাকচারড ডেটা (Structured Data): এতে সকল রেকর্ড রয়েছে যা ডেটাবেস SQL-এ টেবিলে রো এবং কলামে সংরক্ষণ করা যায়। এদের রিলেশনাল কি থাকে এবং প্রি-ডিজাইনড ফিল্ডে সহজে ম্যাপ করা যায়। আজকাল এই ডেটাগুলো ডেভেলপমেন্টে সবচেয়ে বেশি প্রসেস করা হয় এবং ইনফরমেশন হ্যান্ডেল করার সবচেয়ে সহজ পদ্ধতি।
সেমি-স্ট্রাকচারড ডেটা (Semi-structured data): সেমি-স্ট্রাকচারড ডেটা হলো এমন ডেটা যা রিলেশনাল ডেটাবেসে থাকে না কিন্তু কিছু সাংগঠনিক বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা অ্যানালিসিস সহজ করে। কিছু প্রসেস দিয়ে এগুলো রিলেশনাল ডেটাবেসে সংরক্ষণ করা যায় (কিছু টাইপের সেমি-স্ট্রাকচারড ডেটার জন্য এটি খুব কঠিন হতে পারে), কিন্তু সেমি-স্ট্রাকচার স্পেস, নিশ্চিততা বা কম্পিউটেশন সহজ করার জন্য আছে।
অনস্ট্রাকচারড ডেটা (Unstructured data): অনস্ট্রাকচারড ডেটা প্রায় ৮০% ডেটাকে বর্ণনা করে। এতে টেক্সট এবং মাল্টিমিডিয়া কন্টেন্ট থাকে। এতে ই-মেইল মেসেজ, ওয়ার্ড প্রসেসিং ফাইল, ভিডিও, ফটো, অডিও ফাইল, প্রেজেন্টেশন, ওয়েবপেজ এবং বিভিন্ন ধরনের ব্যবসায়িক ডকুমেন্ট অন্তর্ভুক্ত।
