TensorFlow পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ টিউটোরিয়ালগুলি সাধারণ পাঠ্য এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) সমস্যা সমাধানের জন্য ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী প্রদান করে।
TensorFlow পাঠ্য এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য দুটি সমাধান প্রদান করে: KerasNLP এবং TensorFlow পাঠ্য। কেরাসএনএলপি হল একটি উচ্চ-স্তরের NLP লাইব্রেরি যাতে সমস্ত সাম্প্রতিক ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেলগুলির পাশাপাশি নিম্ন-স্তরের টোকেনাইজেশন ইউটিলিটিগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি বেশিরভাগ এনএলপি ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রস্তাবিত সমাধান।
আপনার যদি নিম্ন-স্তরের পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হয় তবে আপনি টেনসরফ্লো পাঠ্য ব্যবহার করতে পারেন। টেন্সরফ্লো টেক্সট অপারেটিং সিস্টেম এবং লাইব্রেরির একটি সংগ্রহ প্রদান করে যা আপনাকে টেক্সট আকারে ইনপুট যেমন কাঁচা টেক্সট স্ট্রিং বা নথিতে কাজ করতে সাহায্য করে।
কেরাসএনএলপি
- কেরাসএনএলপি দিয়ে শুরু করা : প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করা থেকে শুরু করে আপনার নিজস্ব ট্রান্সফরমার তৈরি করা পর্যন্ত জটিলতার প্রগতিশীল স্তরে অনুভূতি বিশ্লেষণ করে KerasNLP শিখুন।
পাঠ্য প্রজন্ম
- একটি RNN দিয়ে টেক্সট জেনারেশন : একটি অক্ষর-ভিত্তিক RNN এবং শেক্সপিয়ারের লেখার একটি ডেটাসেট ব্যবহার করে পাঠ্য তৈরি করুন।
- মনোযোগ সহকারে নিউরাল মেশিন অনুবাদ : স্প্যানিশ-থেকে-ইংরেজি অনুবাদের জন্য একটি সিকোয়েন্স-টু-সিকোয়েন্স (seq2seq) মডেল প্রশিক্ষণ দিন।
- একটি ট্রান্সফরমার এবং কেরাসের সাথে নিউরাল মেশিন অনুবাদ : পর্তুগিজকে ইংরেজিতে অনুবাদ করার জন্য একটি সিকোয়েন্স-টু-সিকোয়েন্স ট্রান্সফরমার মডেল তৈরি করুন এবং প্রশিক্ষণ দিন।
- চাক্ষুষ মনোযোগ সহ চিত্র ক্যাপশন : মনোযোগ স্তর সহ নির্মিত একটি ট্রান্সফর্মার-ডিকোডার মডেল ব্যবহার করে চিত্র ক্যাপশন তৈরি করুন।
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস
- BERT এর সাথে পাঠ্যকে শ্রেণীবদ্ধ করুন : প্লেইন-টেক্সট IMDb মুভি পর্যালোচনার ডেটাসেটে অনুভূতি বিশ্লেষণ করতে BERT সূক্ষ্ম সুর করুন।
- একটি RNN এর সাথে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ : IMDb মুভি রিভিউতে অনুভূতি বিশ্লেষণ করার জন্য একটি RNN কে প্রশিক্ষণ দিন।
- TF.Text মেট্রিক্স : TensorFlow Text এর মাধ্যমে উপলব্ধ মেট্রিক্স সম্পর্কে জানুন। লাইব্রেরিতে পাঠ্য-সাদৃশ্য মেট্রিক্সের বাস্তবায়ন রয়েছে যেমন ROUGE-L, যা পাঠ্য প্রজন্মের মডেলগুলির স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
BERT এর সাথে NLP
- TPU-তে BERT ব্যবহার করে GLUE কাজগুলি সমাধান করুন : GLUE বেঞ্চমার্ক থেকে কাজগুলির জন্য BERT-কে কীভাবে ফাইন-টিউন করতে হয় তা শিখুন।
- একটি BERT মডেল ফাইন-টিউনিং : TensorFlow মডেল গার্ডেন ব্যবহার করে একটি BERT মডেল ফাইন-টিউন করুন।
- BERT-SNGP-এর সাথে অনিশ্চয়তা-সচেতন গভীর ভাষা শিক্ষা : একটি প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার (NLU) টাস্কে SNGP প্রয়োগ করুন। একটি BERT এনকোডারের উপর ভিত্তি করে, আপনি সুযোগের বাইরের প্রশ্নগুলি সনাক্ত করার জন্য NLU মডেলের ক্ষমতা উন্নত করবেন।
এমবেডিং
- ওয়ার্ড এম্বেডিং : একটি সেন্টিমেন্ট ক্লাসিফিকেশন টাস্কের জন্য একটি সাধারণ কেরাস মডেল ব্যবহার করে আপনার নিজের ওয়ার্ড এম্বেডিংগুলিকে প্রশিক্ষিত করুন এবং তারপর এমবেডিং প্রজেক্টর ব্যবহার করে সেগুলিকে কল্পনা করুন৷
- ওয়ার্ম-স্টার্ট এমবেডিং লেয়ার ম্যাট্রিক্স : টেক্সট সেন্টিমেন্ট ক্লাসিফিকেশন মডেলের জন্য কীভাবে "ওয়ার্ম-স্টার্ট" প্রশিক্ষণ দিতে হয় তা শিখুন।
- word2vec : একটি ছোট ডেটাসেটে একটি word2vec মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন এবং এম্বেডিং প্রজেক্টরে প্রশিক্ষিত এম্বেডিংগুলিকে কল্পনা করুন৷