NLP Essentials (প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ভিত্তি)
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) এমন একটি শাখা, যা মেশিনকে মানুষের ভাষা বুঝতে, বিশ্লেষণ করতে এবং তৈরি করতে সাহায্য করে। আপনি যখন ChatGPT-র সাথে চ্যাট করছেন, Google Translate ব্যবহার করছেন, বা Siri-এর সাথে কথা বলছেন—তখন আপনি NLP-র শক্তি ব্যবহার করছেন।
NLP কী?
NLP হলো ভাষাবিজ্ঞান, কম্পিউটার সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের সম্মিলনে এমন একটি প্রযুক্তি, যার মাধ্যমে কম্পিউটার মানব ভাষার তথ্য বুঝে কাজ করতে পারে।
উদ্দেশ্য:
মানব ভাষার লেখ্য বা কথ্য রূপ বুঝে যথাযথভাবে প্রতিক্রিয়া প্রদান করা।
NLP-র বাস্তব জীবনের ব্যবহার:
NLP-র মূল কাজসমূহ:
| কাজ | উদাহরণ |
| Tokenization | বাক্যকে শব্দে ভাগ করা |
| POS Tagging | কোন শব্দটি noun, verb ইত্যাদি চিহ্নিত |
| Named Entity Recognition | নাম, স্থান, তারিখ ইত্যাদি শনাক্তকরণ |
| Sentiment Analysis | ইতিবাচক/নেতিবাচক আবেগ শনাক্ত করা |
| Text Classification | ইমেইলকে স্প্যাম বা সাধারণ হিসেবে ভাগ করা |
| Machine Translation | এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় অনুবাদ |
| Text Generation | নতুন টেক্সট তৈরি (যেমন ChatGPT) |
গুরুত্বপূর্ণ NLP ধারণা:
NLP এর জনপ্রিয় Python লাইব্রেরি:
| লাইব্রেরি | কাজ |
| NLTK | একাডেমিক গবেষণায় ব্যবহৃত টুল |
| spaCy | প্রোডাকশন-রেডি ও দ্রুত |
| TextBlob | সহজে sentiment ও POS tagging |
| Scikit-learn | টেক্সট ক্লাসিফিকেশনে ব্যবহারযোগ্য |
| Transformers (HuggingFace) | আধুনিক NLP মডেল (BERT, GPT) |
উদাহরণ কোড (Python):
| import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize from textblob import TextBlob
text = “Natural Language Processing is amazing!” tokens = word_tokenize(text) print(“Tokens:”, tokens)
blob = TextBlob(text) print(“Sentiment:”, blob.sentiment) |
NLP ওয়ার্কফ্লো সংক্ষেপে:
জনপ্রিয় NLP মডেলসমূহ:
| মডেল | ব্যবহার |
| BERT | প্রাসঙ্গিকতা ও বোঝার জন্য |
| GPT | কনটেন্ট তৈরি ও কথোপকথনের জন্য |
| T5 | অনুবাদ, সারাংশ |
| XLNet | প্রশ্নোত্তর ও ভাষা মডেলিং |
শেখার রোডম্যাপ:
Not a member yet? Register now
Are you a member? Login now