কেন আপনি একটি পাঠ্য থেকে কীওয়ার্ড এক্সট্রাক্ট করা উচিত?
একটি পাঠ্য থেকে কীওয়ার্ড এবং কীফ্রেজ নিষ্কাশন বিভিন্ন কারণে সহায়ক:
- সার্চ ইঞ্জিন অপ্টিমাইজেশান (SEO): আপনার যদি একটি ওয়েবসাইট বা ব্লগ থাকে, তাহলে আপনার বিষয়বস্তুতে প্রাসঙ্গিক কীওয়ার্ড ব্যবহার করে আপনার সার্চ ইঞ্জিন র্যাঙ্কিং উন্নত করতে সাহায্য করে এবং লোকেদের জন্য আপনার বিষয়বস্তু খুঁজে পাওয়া সহজ করে তোলে। এছাড়াও, SEO এর জন্য শব্দ ফ্রিকোয়েন্সি গুরুত্বপূর্ণ। একটি পাঠ্যের কীওয়ার্ডের সংখ্যা পাঠ্যের অ্যাক্সেসযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে।
- ডেটা বিশ্লেষণ: একটি পাঠ্য থেকে কীওয়ার্ড বের করা আপনাকে একটি বড় ডেটাসেটে সাধারণ থিম বা বিষয়গুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। এটি বাজার গবেষণা , অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য ধরণের ডেটা বিশ্লেষণের জন্য দরকারী।
- বিষয়বস্তু শ্রেণীকরণ: পাঠ্য থেকে কীওয়ার্ড বের করে আপনার বিষয়বস্তুকে আরও কার্যকরভাবে শ্রেণীবদ্ধ করুন এবং সংগঠিত করুন। এটি তথ্যের নির্দিষ্ট অংশগুলি খুঁজে পাওয়া এবং পুনরুদ্ধার করা সহজ করে এবং আপনার সামগ্রীতে ফাঁক বা অপ্রয়োজনীয়তা শনাক্ত করতে সহায়তা করে৷
- টেক্সট এনালাইসিস এবং সারমাইজেশন: এক্সট্রাক্ট করা কিওয়ার্ডও টেক্সটের একটি অংশের মূল পয়েন্ট বা থিম সংক্ষিপ্ত করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি নথি বা নিবন্ধের বিষয়বস্তু দ্রুত বোঝার জন্য, বা একটি দীর্ঘ লেখার একটি বিমূর্ত বা সারাংশ তৈরি করার জন্য দরকারী।
কীওয়ার্ড এক্সট্রাকশন কি?
কীওয়ার্ড নিষ্কাশন হল একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কৌশল যা একটি পাঠ্য নথি থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এবং প্রাসঙ্গিক শব্দ এবং বাক্যাংশগুলি সনাক্ত করতে এবং বের করতে ব্যবহৃত হয়। নিষ্কাশিত কীওয়ার্ডগুলি নথির সংক্ষিপ্তসার, এটিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে বা এর অনুসন্ধানযোগ্যতা উন্নত করতে সহায়ক।
কীওয়ার্ড নিষ্কাশন অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক শব্দ এবং বাক্যাংশগুলি সনাক্ত করতে পরিসংখ্যানগত এবং শব্দার্থিক কৌশল ব্যবহার করে। কিছু জনপ্রিয় অ্যালগরিদমের মধ্যে রয়েছে TextRank , TF-IDF , এবং LSA ।
TextRank কি?
TextRank হল একটি গ্রাফ-ভিত্তিক অ্যালগরিদম যা একটি নথিতে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শব্দ এবং বাক্যাংশ চিহ্নিত করে। এটি পাঠ্যের অন্যান্য শব্দ এবং বাক্যাংশের সাথে তাদের সহ-সংঘটনের উপর ভিত্তি করে কাজ করে। অ্যালগরিদম একটি গ্রাফ তৈরি করে কাজ করে যেখানে প্রতিটি নোড একটি শব্দ বা বাক্যাংশ উপস্থাপন করে। নোডগুলির মধ্যে প্রান্তগুলি তাদের সহ-ঘটনাকে উপস্থাপন করে। পেজর্যাঙ্ক-এর মতো গণনা ব্যবহার করে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নোডগুলিকে চিহ্নিত করা হয়।
TF-IDF কি?
TF-IDF (টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি-ইনভার্স ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি) হল একটি পরিসংখ্যানগত অ্যালগরিদম যা নথিতে এবং নথির একটি কর্পাসে তাদের ফ্রিকোয়েন্সি এবং বিরলতার উপর ভিত্তি করে একটি নথিতে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শব্দগুলি সনাক্ত করে৷ অ্যালগরিদম তার ফ্রিকোয়েন্সি এবং বিপরীত ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে নথিতে প্রতিটি শব্দের জন্য একটি ওজন নির্ধারণ করে কাজ করে।
LSA কি?
LSA (সুপ্ত শব্দার্থিক বিশ্লেষণ) হল একটি শব্দার্থিক অ্যালগরিদম যা পাঠ্যের অন্যান্য শব্দ এবং বাক্যাংশগুলির সাথে তাদের সুপ্ত শব্দার্থিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে একটি নথিতে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শব্দ এবং বাক্যাংশগুলিকে চিহ্নিত করে৷ অ্যালগরিদমটি নথিতে শব্দের সহ-ঘটনার একটি ম্যাট্রিক্স তৈরি করে এবং তারপরে একক মান পচন (SVD) ব্যবহার করে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুপ্ত শব্দার্থিক সম্পর্ক সনাক্ত করে।
কীওয়ার্ড নিষ্কাশন বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযোগী যেমন পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ, তথ্য পুনরুদ্ধার, পাঠ্য শ্রেণীকরণ, এবং অনুসন্ধান ইঞ্জিন অপ্টিমাইজেশান।
কীভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কীওয়ার্ড তৈরি করবেন?
স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাঠ্য থেকে কীওয়ার্ড তৈরি করতে, বিভিন্ন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) সরঞ্জাম এবং কৌশল ব্যবহার করুন। এখানে অনুসরণ করার জন্য কিছু পদক্ষেপ রয়েছে:
- পাঠ্য থেকে সর্বাধিক ঘন ঘন শব্দ এবং বাক্যাংশ বের করতে একটি NLP টুল ব্যবহার করুন। অনেক প্রোগ্রামিং ভাষায় এর জন্য লাইব্রেরি আছে, যেমন পাইথনের NLTK এবং spaCy।
- নিবন্ধ, অব্যয় এবং সর্বনামের মতো অ-প্রাসঙ্গিক শব্দগুলিকে ফিল্টার করতে অংশ-অফ-স্পিচ ট্যাগিং প্রয়োগ করুন।
- পাঠ্যের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এবং প্রাসঙ্গিক কীওয়ার্ডগুলি সনাক্ত করতে TextRank, TF-IDF, বা LSA-এর মতো একটি কীওয়ার্ড এক্সট্রাকশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন। এই অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত কীওয়ার্ড সনাক্ত করতে পরিসংখ্যানগত এবং শব্দার্থিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে।
- খুব সাধারণ বা বিরল কীওয়ার্ড ফিল্টার করার জন্য একটি থ্রেশহোল্ড সেট করুন। এটি টেক্সটে কীওয়ার্ডের সংঘটনের ফ্রিকোয়েন্সি বা পাঠ্যের একটি কর্পাস জুড়ে কীওয়ার্ডের ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে করা হয়।
- নিষ্কাশিত কীওয়ার্ডগুলিকে তাদের শব্দার্থগত মিল বা বিষয়ের উপর ভিত্তি করে গ্রুপ বা ক্লাস্টারে সংগঠিত করুন।
- অবশেষে, তৈরি হওয়া কীওয়ার্ডগুলি পাঠ্যের জন্য প্রাসঙ্গিক এবং অর্থবহ তা নিশ্চিত করতে পর্যালোচনা করুন।
কীওয়ার্ড এক্সট্রাক্টর কি?
কীওয়ার্ড এক্সট্র্যাক্টর হল কম্পিউটার প্রোগ্রাম বা অ্যালগরিদম যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি কাঠামোগত বা অসংগঠিত পাঠ্য থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক এবং উল্লেখযোগ্য শব্দ বা বাক্যাংশগুলি সনাক্ত করতে এবং বের করতে কাজ করে। নিষ্কাশিত কীওয়ার্ডগুলি বিভিন্ন উদ্দেশ্যে উপযোগী। এই কীওয়ার্ডগুলি তথ্য পুনরুদ্ধার, পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস এবং সার্চ ইঞ্জিন অপ্টিমাইজেশান (SEO) এর জন্য দরকারী। এছাড়াও কিছু API-ভিত্তিক নিষ্কাশন সরঞ্জাম রয়েছে। এটি ডেটা সায়েন্সে সর্বাধিক ব্যবহৃত কীওয়ার্ড নিষ্কাশন পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি। আরও তথ্যের জন্য, GitHub- এর মতো ওয়েবপেজে অনলাইন টিউটোরিয়াল দেখুন।
কীওয়ার্ড এক্সট্রাক্টররা সাধারণত ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি), মেশিন লার্নিং, এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের কৌশলগুলির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে কীওয়ার্ড সনাক্ত করতে এবং বের করতে।
যখন কীওয়ার্ড এক্সট্রাক্টরদের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার কথা আসে, তখন মেশিন লার্নিং-এ কিছু মানক মেট্রিক্স ব্যবহার করুন। এই ধরনের মেট্রিক্স হল যথার্থতা, নির্ভুলতা, রিকল এবং F1 স্কোর।
কীওয়ার্ড এক্সট্র্যাক্ট করার জন্য একটি API-এর একটি উদাহরণ হল Textrazor। টেক্সট্রাজর API পাইথন, জাভা, পিএইচপি এবং অন্যান্য সহ বিভিন্ন কম্পিউটার ভাষা ব্যবহার করে অ্যাক্সেসযোগ্য।
না, স্টপওয়ার্ড এবং কীওয়ার্ড এক নয়। স্টপওয়ার্ড হল সাধারণ শব্দ যা শব্দ কমাতে পাঠ্য ডেটা থেকে সরানো হয়। কীওয়ার্ড হল নির্দিষ্ট শব্দ বা বাক্যাংশ যা বিশ্লেষণ করা বিষয়ের সাথে প্রাসঙ্গিক। পাঠ্যের একটি অংশে মূল থিম বা ধারণাগুলি সনাক্ত করতে কীওয়ার্ডগুলি ব্যবহার করা হয়। ইংরেজিতে কিছু স্টপওয়ার্ড হল “the” এবং “a”।
RAKE কি?
RAKE (র্যাপিড অটোমেটিক কীওয়ার্ড এক্সট্রাকশন) একটি কীওয়ার্ড এক্সট্রাকশন অ্যালগরিদম। এটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং পাঠ্য খনির অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপকভাবে কার্যকর। এটি একটি সরল এবং কার্যকরী তত্ত্বাবধানহীন অ্যালগরিদম যা একটি একক নথি থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক কীওয়ার্ড এবং বাক্যাংশ সনাক্ত করতে এবং বের করতে সক্ষম।
YAKE কি?
YAKE (এখনও আরেকটি কীওয়ার্ড এক্সট্র্যাক্টর) স্বয়ংক্রিয় কীওয়ার্ড নিষ্কাশনের জন্য একটি পাইথন প্যাকেজ। এটি একটি ওপেন-সোর্স প্যাকেজ যা একটি প্রদত্ত পাঠ্য থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক কীওয়ার্ড সনাক্ত করতে এবং বের করতে একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করে।
BERT-এম্বেডিং কি?
BERT (ট্রান্সফরমার থেকে দ্বিমুখী এনকোডার প্রতিনিধিত্ব) এম্বেডিং হল Google দ্বারা তৈরি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) জন্য একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত গভীর শিক্ষার মডেল। এটি ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে তৈরি। এছাড়াও, এটি প্রসঙ্গ-সচেতন শব্দ এম্বেডিং তৈরি করতে প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটাতে প্রশিক্ষিত।
BERT এম্বেডিং শব্দের আগে এবং পরে শব্দগুলিকে বিবেচনায় নিয়ে একটি বাক্যে শব্দগুলির মধ্যে প্রাসঙ্গিক সম্পর্কগুলি ক্যাপচার করে। এই প্রক্রিয়াটি দ্বিমুখী প্রশিক্ষণ নামেও পরিচিত। এটি BERT-কে উচ্চ-মানের শব্দ এমবেডিং তৈরি করতে দেয় যা ভাষার সূক্ষ্মতাগুলি ক্যাপচার করে। এটি একটি বাক্যের অর্থের একটি ভাল উপস্থাপনা প্রদানের জন্য সাহায্য করে।
