টেনসরফ্লো সহ পাঠ্য এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, টেনসরফ্লো সহ পাঠ্য এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ

আপনি পাঠ্য ডেটার উপর একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার আগে, আপনাকে সাধারণত পাঠ্যটি প্রক্রিয়া (বা প্রিপ্রসেস) করতে হবে। অনেক ক্ষেত্রে, পাঠ্যটিকে একটি মডেলে খাওয়ানোর আগে টোকেনাইজড এবং ভেক্টরাইজ করা প্রয়োজন এবং কিছু ক্ষেত্রে পাঠ্যের জন্য স্বাভাবিককরণ এবং বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের মতো অতিরিক্ত প্রিপ্রসেসিং পদক্ষেপের প্রয়োজন হয়।

পাঠ্য একটি উপযুক্ত বিন্যাসে প্রক্রিয়াকরণের পরে, আপনি এটিকে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কর্মপ্রবাহে ব্যবহার করতে পারেন যেমন পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, পাঠ্য তৈরি, সংক্ষিপ্তকরণ এবং অনুবাদ।

TensorFlow পাঠ্য এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য দুটি লাইব্রেরি প্রদান করে: KerasNLP ( GitHub ) এবং TensorFlow পাঠ্য ( GitHub )।

কেরাসএনএলপি হল একটি উচ্চ-স্তরের এনএলপি মডেলিং লাইব্রেরি যাতে সমস্ত সাম্প্রতিক ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেলগুলির পাশাপাশি নিম্ন-স্তরের টোকেনাইজেশন ইউটিলিটিগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি বেশিরভাগ এনএলপি ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রস্তাবিত সমাধান। টেনসরফ্লো টেক্সটে নির্মিত, কেরাসএনএলপি নিম্ন-স্তরের পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ ক্রিয়াকলাপগুলিকে একটি API-তে বিমূর্ত করে যা ব্যবহারের সহজতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। কিন্তু আপনি যদি Keras API-এর সাথে কাজ না করতে পছন্দ করেন, অথবা আপনার নিম্ন-স্তরের টেক্সট প্রসেসিং অপ্স-এ অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হয়, আপনি সরাসরি টেনসরফ্লো টেক্সট ব্যবহার করতে পারেন।

কেরাসএনএলপি

TensorFlow-এ পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ শুরু করার সবচেয়ে সহজ উপায় হল KerasNLP ব্যবহার করা। KerasNLP হল একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ লাইব্রেরি যা অত্যাধুনিক প্রিসেট ওজন এবং আর্কিটেকচার রয়েছে এমন মডুলার উপাদানগুলি থেকে তৈরি ওয়ার্কফ্লোকে সমর্থন করে৷ আপনি কেরাসএনএলপি উপাদানগুলি তাদের আউট-অফ-দ্য-বক্স কনফিগারেশনের সাথে ব্যবহার করতে পারেন। আপনার যদি আরও নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন হয়, আপনি সহজেই উপাদানগুলি কাস্টমাইজ করতে পারেন। KerasNLP সমস্ত কর্মপ্রবাহের জন্য ইন-গ্রাফ কম্পিউটেশন প্রদান করে যাতে আপনি TensorFlow ইকোসিস্টেম ব্যবহার করে সহজে উৎপাদনের আশা করতে পারেন।

KerasNLP-এ BERT এবং FNet- এর মতো জনপ্রিয় মডেল আর্কিটেকচারের এন্ড-টু-এন্ড বাস্তবায়ন রয়েছে। KerasNLP মডেল, স্তর এবং টোকেনাইজার ব্যবহার করে, আপনি মেশিন অনুবাদ , পাঠ্য প্রজন্ম , পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস এবং ট্রান্সফরমার মডেল প্রশিক্ষণ সহ অনেকগুলি অত্যাধুনিক NLP কার্যপ্রবাহ সম্পূর্ণ করতে পারেন।

কেরাসএনএলপি হল কেরাস এপিআই-এর একটি এক্সটেনশন, এবং প্রতিটি উচ্চ-স্তরের কেরাসএনএলপি মডিউল হল একটি Layer বা Model । আপনি যদি কেরাসের সাথে পরিচিত হন তবে আপনি ইতিমধ্যেই কেরাসএনএলপির বেশিরভাগ বুঝতে পেরেছেন।

টেনসরফ্লো টেক্সট

KerasNLP উচ্চ-স্তরের পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ মডিউল সরবরাহ করে যা স্তর বা মডেল হিসাবে উপলব্ধ। আপনার যদি নিম্ন-স্তরের সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হয়, আপনি TensorFlow পাঠ্য ব্যবহার করতে পারেন। টেনসরফ্লো টেক্সট আপনাকে কাঁচা পাঠ্য স্ট্রিং এবং নথিগুলির সাথে কাজ করতে সহায়তা করার জন্য অপারেশন এবং লাইব্রেরি সরবরাহ করে। টেনসরফ্লো টেক্সট টেক্সট-ভিত্তিক মডেলগুলির জন্য নিয়মিত প্রয়োজনীয় প্রিপ্রসেসিং সম্পাদন করতে পারে এবং এটি সিকোয়েন্স মডেলিংয়ের জন্য দরকারী অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে।

TensorFlow পাঠ্য ব্যবহার করে, আপনি নিম্নলিখিতগুলি করতে পারেন:

  • বৈশিষ্ট্য-সমৃদ্ধ টোকেনাইজারগুলি প্রয়োগ করুন যা হোয়াইটস্পেসে স্ট্রিংগুলিকে বিভক্ত করতে পারে, পৃথক শব্দ এবং বিরাম চিহ্ন এবং টোকেনগুলির সাথে বাইট অফসেটগুলি ফেরত দিতে পারে, যাতে আপনি জানতে পারেন যে উত্স পাঠ্যে একটি স্ট্রিং কোথায় পাওয়া যাবে৷
  • একটি টোকেন একটি নির্দিষ্ট স্ট্রিং প্যাটার্নের সাথে মেলে কিনা তা পরীক্ষা করুন। আপনি ক্যাপিটালাইজেশন, বিরাম চিহ্ন, সংখ্যাসূচক ডেটা এবং অন্যান্য টোকেন বৈশিষ্ট্যগুলি পরীক্ষা করতে পারেন।
  • টোকেনগুলিকে n-গ্রামে একত্রিত করুন।
  • TensorFlow গ্রাফের মধ্যে টেক্সট প্রক্রিয়া করুন, যাতে প্রশিক্ষণের সময় টোকেনাইজেশন অনুমানে টোকেনাইজেশনের সাথে মেলে।

কোথা থেকে শুরু

নিম্নলিখিত সংস্থানগুলি আপনাকে টেনসরফ্লো পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণের সাথে শুরু করতে সহায়তা করবে: