টেক্সট ডেটা 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 NLP প্রয়োগ করে, যা মেশিনকে মানব ভাষা বুঝতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রসেস করতে সক্ষম করে।
এটিকে স্ট্যান্ডার্ড ল্যাঙ্গুয়েজ টেক্সট থেকে গুরুত্বপূর্ণ ইনফরমেশন বের করার প্রক্রিয়া হিসেবে ডিফাইন করা যায়। টেক্সট মেসেজ, রেকর্ড, ইমেইল, ফাইল ইত্যাদি 통해서 যা ডেটা জেনারেট করা যায় সেগুলো সাধারণ ভাষায় লেখা থাকে। এটি সাধারণত 그런 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 ক্লাসিফাই করার মেথড অটোমেট করে।
টেক্সট ডেটা মাইনিং-এ প্রক্রিয়া
টেক্সট ডেটা মাইনিং-এ, এটি টেক্সচুয়াল ডেটায় ব্যবহার করা হয়। এটি টেক্সচুয়াল ইনফরমেশন পড়তে এবং অ্যানালাইজ করতে পারে। টেক্সট মাইনিং-এ, প্যাটার্নগুলো অস্ট্রাকচারড ডেটা বা ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ টেক্সট থেকে এক্সট্রাক্ট করা হয়। টেক্সট মাইনিং-এ, ইনপুট হলো অস্ট্রাকচারড টেক্সট এবং আউটপুট হলো স্ট্রাকচারড টেক্সট।
টেক্সট মাইনিং-এ টেক্সট ডকুমেন্টের একটি সেট থাকে যা pdf, doc, Docx, txt ইত্যাদি ফরম্যাটে। ডকুমেন্ট পাওয়ার পর, প্রি-প্রসেসিং ব্যবহার করা হয় (NLT - ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ টেক্সট এর সাথে কম্পেয়ার করে) টেক্সটের ওপর এবং তারপর টেক্সট মাইনিং পদ্ধতিগুলো। এইভাবে টেক্সট ডকুমেন্ট অ্যানালাইজ করে শেষে নলেজ বের করা হয়।
দুটি মেথড জড়িত: ফিল্টারিং এবং স্ট্রিমিং। ফিল্টারিং অপ্রয়োজনীয় শব্দ বা প্রাসঙ্গিক ইনফরমেশন দূর করতে পারে। স্ট্রিমিং শব্দগুলোর রুট প্রদান করে এসোসিয়েটেড শব্দগুলোর জন্য। স্ট্রিমিং মেথড ব্যবহার করার পর প্রতিটি শব্দ তার রুট নোড দ্বারা ডিজাইন হয়।
টেক্সট মাইনিং একটি ऐसा এলাকা যা বিজনেস অ্যাপ্লিকেশনে গ্রহণের অপ্রত্যাশিত ব্লাস্ট অনুভব করেছে। গ্রহণে এই ব্লাস্টটি TM-র ওপর উন্নত আওতা এবং আজ TM টুলস যা লোয়ার প্রাইস পয়েন্টে উপলব্ধ সেটির দ্বারা ট্রিগার করা হয়েছে।
অস্ট্রাকচারড টেক্সচুয়াল ডেটার ম্যানুয়াল অ্যানালিসিস আরও অপ্র্যাক্টিক্যাল, এবং তদনুসারে টেক্সট মাইনিং মেথডগুলো ডেটা অ্যানালাইজ করার প্রক্রিয়া অটোমেট করার জন্য ডেভেলপ করা হয়ছে।
টেক্সট মাইনিং-এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য
টেক্সট মাইনিং-এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য হলো ব্যবহারকারীদের টেক্সট-বেইজড অ্যাসেট থেকে রেকর্ড বের করতে দেওয়া এবং রিট্রিভাল, এক্সট্র্যাকশন, সারসংক্ষেপণ, ক্যাটেগরাইজেশন (সুপারভাইজড), ক্লাস্টারিং (আনসুপারভাইজড), সেগমেন্টেশন এবং এসোসিয়েশন যেনু সার্ভিস হ্যান্ডেল করা।
গ্রহণের মূল কারণ
বিজনেস ইন্ডাস্ট্রিয়ে আরও শক্তিশালী প্রতিযোগিতা হলো টেক্সট মাইনিং গ্রহণের মূল কারণ। অনেক সংস্থা অন্য সংস্থার সাথে খেলার জন্য ভ্যালু-অ্যাডেড সমাধান খুঁজছে। বড় হয়ে যাওয়া প্রতিযোগিতা এবং পরিবর্তনশীল ব্যবহারকারীর দৃষ্টিভঙ্গির কারণে, সংস্থাগুলো ব্যবহারকারী এবং Adversaire ডেটা অ্যানালাইজ করে প্রতিযোগিতামূলকতা উন্নত করতে সক্ষম সমাধান পাওয়ার জন্য বিশাল বিনিয়োগ করছে।
