টেক্সট মাইনিং
টেক্সট মাইনিং টেক্সট এনালাইসিস নামেও পরিচিত। এটি সাধারণ বিশ্লেষণের জন্য কাঠামোহীন পাঠ্যকে কাঠামোগত ডেটাতে রূপান্তর করার পদ্ধতি। টেক্সট মাইনিং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) প্রয়োগ করে, মেশিনগুলিকে মানুষের ভাষা জানতে এবং এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে৷
এটি স্ট্যান্ডার্ড ভাষার পাঠ্য থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য আহরণের প্রক্রিয়া হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। কিছু ডেটা যা এটি পাঠ্য বার্তা, রেকর্ড, ইমেল, ফাইলের মাধ্যমে তৈরি করতে পারে তা সাধারণ ভাষার পাঠ্যে লেখা হয়। টেক্সট মাইনিং সাধারণত এই ধরনের ডেটা থেকে উপকারী অন্তর্দৃষ্টি বা প্যাটার্ন আঁকতে ব্যবহৃত হয়।
টেক্সট মাইনিং হল একটি স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি যা অসংগঠিত পাঠ্য থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি পেতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করে। এটি ডেটাকে তথ্যে রূপান্তর করতে পারে যা ডিভাইসগুলি শিখতে পারে, টেক্সট মাইনিং অনুভূতি, বিষয় এবং অভিপ্রায় দ্বারা পাঠ্য সংজ্ঞায়িত করার পদ্ধতিকে স্বয়ংক্রিয় করে।
ফিল্টারিং এবং স্ট্রিমিং হিসাবে দুটি পদ্ধতি রয়েছে। ফিল্টারিং অবাঞ্ছিত শব্দ বা প্রাসঙ্গিক ডেটা মুছে ফেলতে পারে। স্ট্রিমিং শব্দগুলি যুক্ত শব্দের মূলকে সমর্থন করে। স্ট্রিমিং পদ্ধতি ব্যবহার করার পরে প্রতিটি শব্দ তার রুট নোড দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়।
টেক্সট মাইনিং এর প্রাথমিক লক্ষ্য হল ব্যবহারকারীদের পাঠ্যভিত্তিক সম্পদ থেকে তথ্য আহরণ করতে এবং পুনরুদ্ধার, নিষ্কাশন, সংক্ষিপ্তকরণ, শ্রেণীকরণ (তত্ত্বাবধানে), এবং ক্লাস্টারিং (নিরীক্ষণাধীন), সেগমেন্টেশন এবং অ্যাসোসিয়েশনের মতো ক্রিয়াকলাপগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম করা৷
ডেটা মাইনিং
ডেটা মাইনিং হল পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক কৌশল সহ প্যাটার্ন শনাক্তকরণ প্রযুক্তি ব্যবহার করে সংগ্রহস্থলগুলিতে সংরক্ষিত প্রচুর পরিমাণে ডেটা স্থানান্তর করে দরকারী নতুন সম্পর্ক, নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলি সন্ধান করার প্রক্রিয়া। এটি সন্দেহাতীত সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করতে এবং ডেটা মালিকের জন্য যৌক্তিক এবং সহায়ক উভয়ই অভিনব পদ্ধতিতে রেকর্ডগুলিকে সংক্ষিপ্ত করার জন্য তথ্যভিত্তিক ডেটাসেটের বিশ্লেষণ৷
এটি ডাটাবেসের মালিকের জন্য পরিষ্কার এবং উপকারী ফলাফল পেতে প্রথমে অজানা নিয়মিততা বা সম্পর্ক খুঁজে বের করার জন্য উচ্চ পরিমাণে তথ্যের নির্বাচন, অন্বেষণ এবং মডেলিংয়ের পদ্ধতি।
ডেটা মাইনিং ডেটা সায়েন্সের মতো। এটি একটি ব্যক্তি দ্বারা বাহিত হয়, একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেটে, একটি উদ্দেশ্য সহ। এই পর্বে টেক্সট মাইনিং, ওয়েব মাইনিং, অডিও এবং ভিডিও মাইনিং, সচিত্র ডেটা মাইনিং এবং সোশ্যাল মিডিয়া মাইনিং সহ বিভিন্ন ধরণের পরিষেবা রয়েছে। এটি সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে সম্পন্ন হয় যা সহজ বা অত্যন্ত নির্দিষ্ট।
ডেটা মাইনিং আউটসোর্সিং করে, কম অপারেশন খরচে সমস্ত কাজ দ্রুত করা যায়। নির্দিষ্ট সংস্থাগুলি ডেটা সংরক্ষণ করতে নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে যা ম্যানুয়ালি খুঁজে পাওয়া অসম্ভব। একাধিক প্ল্যাটফর্মে প্রচুর পরিমাণে ডেটা উপলব্ধ রয়েছে, তবে খুব সীমিত জ্ঞান অ্যাক্সেসযোগ্য৷
৷প্রধান চ্যালেঞ্জ হল প্রয়োজনীয় ডেটা বের করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ করা যা একটি সমস্যা সমাধান করতে বা কোম্পানির উন্নয়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটা মাইন করার জন্য অনেক গতিশীল যন্ত্র এবং কৌশল উপলব্ধ রয়েছে এবং এটি থেকে আরও ভাল রায় আবিষ্কার করা যায়৷
