আপনার এনএলপি দক্ষতা বাড়ানোর জন্য 7টি NLP প্রকল্পের ধারণা

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) একটি রূপান্তরকারী শক্তি হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে যা আমরা কীভাবে তথ্যের সাথে যোগাযোগ করি এবং সারা বিশ্বের মেশিনের সাথে যোগাযোগ করি তা পুনরায় আকার দেয়। এনএলপি হল কম্পিউটার বিজ্ঞান, ভাষাবিজ্ঞান এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সংযোগস্থলে অবস্থিত একটি ক্ষেত্র, যা কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বুঝতে, ব্যাখ্যা করতে এবং তৈরি করতে সক্ষম করার উপর ফোকাস করে যা মানুষের জ্ঞানকে প্রতিফলিত করে।

যেহেতু NLP বিভিন্ন শিল্পে যেমন স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, গ্রাহক পরিষেবা এবং বিশ্বজুড়ে অন্যান্য ক্ষেত্রে অগ্রসর হচ্ছে, তাই একজন ভাল ডেটা বিজ্ঞানী বা NLP প্রকৌশলী হওয়ার জন্য হাতে-কলমে NLP প্রকল্পের মাধ্যমে বাস্তব অভিজ্ঞতা অর্জন করা গুরুত্বপূর্ণ।

এনএলপি অ্যাপ্লিকেশনগুলির সুযোগ বিস্তৃত এবং বৈচিত্র্যময়, যা বিস্তৃত শিল্প এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে কভার করে। অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং চ্যাটবট থেকে ভাষা অনুবাদ, বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং তথ্য পুনরুদ্ধার। এনএলপি-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি সার্চ ইঞ্জিনের নির্ভুলতা বাড়ায়, গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করে, বহুভাষিক যোগাযোগের সুবিধা দেয় এবং এমনকি আইনি নথি বিশ্লেষণে সহায়তা করে। এই বৈচিত্রটি হাইলাইট করে যে এনএলপি কতটা নমনীয় এবং এর কৌশল সম্পর্কে জ্ঞানী বিশেষজ্ঞদের জরুরী প্রয়োজনের উপর জোর দেয়।

পাঠ্যপুস্তক জ্ঞান এবং তাত্ত্বিক বোঝাপড়া এখনও NLP শেখার মূল্যবান উপাদান, কিন্তু তারা শুধুমাত্র একজন ব্যক্তিকে এতদূর নিতে পারে। NLP-এর প্রকৃত আয়ত্ত আসে হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা থেকে, যেখানে শিক্ষার্থীরা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে, বিভিন্ন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে এবং ব্যবহারিক চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে বাস্তব-বিশ্বের প্রকল্পে নিজেদের নিযুক্ত করে। এটি আপনাকে টেক্সট ডেটা প্রিপ্রসেসিং, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, উপযুক্ত মডেল নির্বাচন, ফাইন-টিউনিং প্যারামিটার এবং কার্যকরভাবে ফলাফল মূল্যায়ন সম্পর্কে অমূল্য অন্তর্দৃষ্টি পেতে সাহায্য করবে।

এই নিবন্ধে, আপনি বিভিন্ন এনএলপি প্রকল্পের ধারণাগুলি শিখবেন যা ব্যবহারিক বাস্তবায়নের উপর ফোকাস করে যাতে আপনাকে এনএলপি কৌশলগুলি আয়ত্ত করতে এবং বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের সমাধান করতে সক্ষম হতে সহায়তা করে।

অনুভূতির বিশ্লেষণ

সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস হল একটি NLP কৌশল যা পাঠ্যের একটি অংশের পিছনে অনুভূতি বা আবেগের টোন নির্ধারণ করে, যেমন একটি পর্যালোচনা, টুইট বা গ্রাহক প্রতিক্রিয়া। অনুভূতি বিশ্লেষণের মূল লক্ষ্য হল পাঠ্যে প্রকাশিত অনুভূতিকে ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা। এই প্রক্রিয়াটি জনমত বোঝার জন্য, অবহিত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়া, ব্র্যান্ডের খ্যাতি পর্যবেক্ষণ এবং গ্রাহক সন্তুষ্টি মূল্যায়নের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

সোশ্যাল মিডিয়া এবং অনলাইন পর্যালোচনার যুগে, সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ ব্যবসায়িকে গ্রাহকদের প্রতিক্রিয়া বুঝতে সাহায্য করে, তাদের উন্নতির ক্ষেত্রগুলি চিহ্নিত করতে এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে সক্ষম করে৷ এটি ব্র্যান্ড উপলব্ধি নিরীক্ষণ এবং পরিচালনায় সহায়তা করে, সেইসাথে সেন্টিমেন্ট পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে বাজারের প্রবণতা পূর্বাভাস দেয়।

সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ মডেল প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য বেশ কিছু ডেটাসেট উপলব্ধ। এই ডেটাসেটগুলিকে প্রায়শই সেন্টিমেন্ট লেবেল দিয়ে লেবেল করা হয় (ইতিবাচক, নেতিবাচক, নিরপেক্ষ) তত্ত্বাবধানে থাকা মেশিন লার্নিংয়ের সুবিধার্থে। কিছু জনপ্রিয় ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত:

• IMDb মুভি রিভিউ: বাইনারি সেন্টিমেন্ট লেবেল (ইতিবাচক/নেতিবাচক) সহ মুভি রিভিউ ধারণকারী একটি ডেটাসেট। এটি ব্যাপকভাবে সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ মডেল বেঞ্চমার্কিং জন্য ব্যবহৃত হয়.
• অ্যামাজন পণ্য পর্যালোচনা: এই ডেটাসেটে অ্যামাজনে বিক্রি হওয়া বিভিন্ন পণ্যের পর্যালোচনা রয়েছে এবং পর্যালোচনাগুলি সেন্টিমেন্ট লেবেলগুলির সাথে টীকা করা হয়েছে৷
• টুইটার সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ: সেন্টিমেন্ট লেবেলযুক্ত টুইটের ডেটাসেট, সাধারণত সোশ্যাল মিডিয়া সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

একটি অনুভূতি বিশ্লেষণ প্রকল্প তৈরিতে প্রোগ্রামিং ভাষা, লাইব্রেরি এবং সরঞ্জামগুলির সংমিশ্রণ জড়িত। টেক স্ট্যাকের মধ্যে পাইথন রয়েছে, এটির লাইব্রেরির জন্য NLP-তে একটি জনপ্রিয় ভাষা; বিভিন্ন NLP কাজের জন্য NLTK; স্কিট-লার্ন ফর মেশিন লার্নিং; গভীর শিক্ষার জন্য TensorFlow বা PyTorch; ডাটা ম্যানিপুলেশনের জন্য পান্ডা; দক্ষ ডেটা স্টোরেজের জন্য SQLite বা MySQL; এবং GitHub বা GitLab সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ এবং অন্যদের সাথে সহযোগিতার জন্য।

এখানে সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিসের কয়েকটি NLP প্রোজেক্টের একটি তালিকা রয়েছে যা দিয়ে আপনি শুরু করতে পারেন:

• ইকমার্স পণ্য পর্যালোচনা - পেয়ারওয়াইজ র‍্যাঙ্কিং এবং সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ
• সেন্টিমেন্ট এনালাইসিস এবং টেক্সট জেনারেশনের জন্য অনেক-টু-ওয়ান LSTM

পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস

এনএলপি-তে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাঠ্যের টুকরোগুলিকে তাদের বিষয়বস্তু এবং অর্থের উপর ভিত্তি করে পূর্বনির্ধারিত বিভাগ বা শ্রেণিতে শ্রেণীবদ্ধকরণ বা লেবেল করার প্রক্রিয়া জড়িত। এই কাজটি কম্পিউটারকে স্প্যাম বা স্প্যাম নয়, খেলাধুলা বা প্রযুক্তির মতো বিষয় এবং আরও অনেক কিছুর মতো নির্দিষ্ট বিভাগে বরাদ্দ করে ইমেল, নিবন্ধ বা সোশ্যাল মিডিয়া পোস্টের মতো প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটা বোঝা এবং সংগঠিত করতে শেখানোর লক্ষ্য।

পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ পাঠ্য বিষয়বস্তুর পদ্ধতিগত শ্রেণীকরণ সক্ষম করে তথ্য সংস্থার ভিত্তি হিসাবে কাজ করে। এই শ্রেণীকরণ ব্যবসা, গবেষক এবং ব্যক্তিদের দ্রুত তথ্য অ্যাক্সেস, বাছাই এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে।

অনেকগুলি সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ ডেটাসেট রয়েছে যা পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর কভার করে, যেমন স্প্যাম সনাক্তকরণ, বিষয় শ্রেণীবিভাগ এবং আরও অনেক কিছু। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে বিষয় শ্রেণীবিভাগের জন্য 20টি নিউজগ্রুপ ডেটাসেট এবং ইমেল শ্রেণীকরণের জন্য এনরন ইমেল ডেটাসেট।

একটি পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস প্রকল্প তৈরির সাথে একটি উপযুক্ত প্রযুক্তির স্ট্যাক একত্রিত করা জড়িত যা NLP লাইব্রেরি এবং মেশিন লার্নিং কাঠামোর শক্তিকে কাজে লাগায়। আপনি বিভিন্ন NLP কাজের জন্য NLTK ব্যবহার করতে পারেন; স্কিট-লার্ন ফর মেশিন লার্নিং; গভীর শিক্ষার জন্য TensorFlow বা PyTorch; ডাটা ম্যানিপুলেশনের জন্য পান্ডা; দক্ষ ডেটা স্টোরেজের জন্য SQLite বা MySQL; এবং GitHub বা GitLab সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ এবং অন্যদের সাথে সহযোগিতার জন্য।

পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসে আপনি শুরু করতে পারেন এমন কয়েকটি NLP প্রকল্পের একটি তালিকা এখানে রয়েছে:

• Naive Bayes ব্যবহার করে একটি মাল্টি ক্লাসটেক্সট ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরি করুন
• PyTorch প্রকল্প একটি LSTM টেক্সট ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরি করতে

টপিক মডেলিং

এনএলপি-তে টপিক মডেলিং হল এমন একটি কৌশল যা পাঠ্যের সংগ্রহে উপস্থিত প্রধান থিম বা বিষয়গুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করা এবং বের করা জড়িত। এটির লক্ষ্য টেক্সট ডেটার মধ্যে অন্তর্নিহিত কাঠামো উন্মোচন করা শব্দগুলিকে একত্রিত করে যা প্রায়শই একসাথে উপস্থিত হয় এবং সুসঙ্গত বিষয়গুলিকে উপস্থাপন করে৷ এটি নথিতে আলোচিত প্রধান বিষয়গুলির অন্তর্দৃষ্টি অর্জনে সহায়তা করে এবং বিষয়বস্তু সুপারিশ, তথ্য পুনরুদ্ধার এবং সারসংক্ষেপের মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করে৷

এনএলপি-তে টপিক মডেলিংয়ের ডেটাসেটের মধ্যে বিভিন্ন পাঠ্য উত্স যেমন সংবাদ নিবন্ধ, একাডেমিক কাগজপত্র, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট, পর্যালোচনা, ব্লগ, আইনি নথি এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই ডেটাসেটগুলি পাঠ্যগুলির মধ্যে প্রধান বিষয়গুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করতে এবং বের করতে ব্যবহৃত হয়। অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে, ডেটাসেটগুলিতে স্বাস্থ্যসেবা রেকর্ড, ইমেল সংরক্ষণাগার বা বিশেষ ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

একটি টপিক মডেলিং প্রজেক্ট তৈরি করতে, একটি টেক স্ট্যাকে পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ এবং পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য NLTK বা spaCy, মেশিন লার্নিং কাজের জন্য Scikit-Learn এবং টপিক মডেলিং অ্যালগরিদমের জন্য Gensim-এর মতো লাইব্রেরি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। TensorFlow বা PyTorch-এর মতো গভীর শিক্ষার ফ্রেমওয়ার্কগুলি উন্নত টপিক মডেলিং পদ্ধতির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, ডেটা ম্যানিপুলেশনের জন্য পান্ডাস এবং দক্ষ ডেটা স্টোরেজের জন্য SQLite বা MySQL সহ। সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ GitHub বা GitLab-এর মতো প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে পরিচালিত হয়, এমন সরঞ্জামগুলির সমন্বয় যা প্রকল্পের বিভিন্ন স্তরকে কভার করে, ডেটা প্রিপ্রসেসিং থেকে মডেল প্রশিক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী পর্যন্ত।

এখানে টপিক মডেলিংয়ের কয়েকটি NLP প্রকল্পের একটি তালিকা রয়েছে যার সাথে আপনি শুরু করতে পারেন:

• গ্রুপ গ্রাহক পর্যালোচনায় Kmeans ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে বিষয় মডেলিং
• RACE ডেটাসেট ব্যবহার করে LDA বিষয়ের মডেলিং পাইথনে NLP প্রকল্প

নাম সত্তা স্বীকৃতি

নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (এনইআর) হল একটি এনএলপি টাস্ক যা পাঠ্যের মধ্যে নির্দিষ্ট সত্তা, যেমন ব্যক্তি, স্থান, সংস্থা, তারিখ এবং আরও অনেক কিছুর নাম সনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবদ্ধ করা জড়িত। এনইআর-এর লক্ষ্য হল এই সত্তাগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যাতে অসংগঠিত পাঠ্য ডেটার কাঠামো এবং অর্থ প্রদান করা যায়, তথ্য নিষ্কাশন, বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ এবং তথ্য পুনরুদ্ধার সক্ষম করে।

NER বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয় যেমন তথ্য পুনরুদ্ধার, চ্যাটবট, আর্থিক বিশ্লেষণ, স্বাস্থ্যসেবা, এবং সংবাদ শ্রেণীকরণের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাঠ্যের নির্দিষ্ট সত্তাকে চিহ্নিত করতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে যা বিভিন্ন শিল্পে অনুসন্ধান এবং বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করতে সহায়তা করে।

NER কাজের জন্য উপযোগী ডেটাসেটগুলিতে নামযুক্ত সত্তা এবং তাদের সংশ্লিষ্ট বিভাগগুলির টীকাযুক্ত উদাহরণ সহ পাঠ্য রয়েছে, যা NER মডেলগুলির জন্য প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন উপাদান হিসাবে পরিবেশন করে। সাধারণ ডেটাসেটের মধ্যে রয়েছে ইংরেজি NER-এর জন্য CoNLL-2003, ইংরেজি সত্তার জন্য Groningen Meaning Bank (GMB), এবং আফ্রিকান ভাষার জন্য masakhaNER।

একটি নামযুক্ত এন্টিটি রিকগনিশন (NER) প্রজেক্ট তৈরি করার জন্য একটি টেক স্ট্যাক একত্রিত করা জড়িত যার মধ্যে রয়েছে পাইথন, সত্তা শনাক্তকরণের জন্য স্প্যাসি বা এনএলটিকে-র মতো এনএলপি টুল, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য স্কিট-লার্নের মতো মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক এবং টেনসরফ্লো বা পাইটিরিচের জন্য ডিপ লার্নিং প্ল্যাটফর্ম। নেটওয়ার্ক ভিত্তিক মডেল। ফ্লেয়ার বা অ্যালেনএনএলপির মতো এনইআর-নির্দিষ্ট লাইব্রেরিগুলি প্রক্রিয়াটিকে উন্নত করে, একসাথে, এই স্ট্যাকটি এনইআর মডেলগুলির ব্যাপক বিকাশের সুবিধা দেয়।

এখানে NER-তে কয়েকটি NLP প্রকল্পের একটি তালিকা রয়েছে যার সাথে আপনি শুরু করতে পারেন:

• স্প্যাসি ব্যবহার করে পাইথনে একটি সারসংকলন পার্সার তৈরি করার জন্য NLP প্রকল্প
• মাসাখানার: আফ্রিকান ভাষার জন্য সত্তার স্বীকৃতি

যন্ত্রানুবাদ

এনএলপিতে মেশিন অনুবাদ বলতে কম্পিউটেশনাল কৌশল এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এক ভাষা থেকে অন্য ভাষাতে পাঠ্য বা বক্তৃতা অনুবাদ করার স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এই প্রক্রিয়াটির মধ্যে একটি উৎস ভাষার পাঠ্য (যেমন ইংরেজি) এর অর্থ এবং গঠন বোঝার জন্য কম্পিউটারকে শেখানো এবং একটি টার্গেট ভাষায় (যেমন সোয়াহিলি) একটি সমতুল্য পাঠ তৈরি করা জড়িত।

পর্যটন এবং ভ্রমণে, মেশিন অনুবাদ সেই লোকেদের সাহায্য করে যারা বিভিন্ন জায়গায় যান এবং বিভিন্ন ভাষায় কথা বলেন। এটি মেনু, চিহ্ন এবং ভ্রমণ গাইডের মতো জিনিসগুলিকে অনুবাদ করে যা ভ্রমণকারীদের জন্য সহজ করে তোলে৷ সরকারি কূটনীতিতে, মেশিন অনুবাদ গুরুত্বপূর্ণ কাগজপত্র এবং বার্তা অনুবাদ করে দেশগুলিকে একে অপরের সাথে কথা বলতে সহায়তা করে। এটি দেশগুলিকে একসাথে কাজ করতে এবং একে অপরকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে৷

মেশিন ট্রান্সলেশন ডেটাসেটগুলিতে অনুবাদ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষা করার জন্য বিভিন্ন ভাষায় বাক্য জোড়া থাকে। এই ডেটাসেটের মধ্যে Europarl এবং MultiUN ব্যবহারকারীর অবদানকৃত অনুবাদের মতো সমান্তরাল কর্পোরা এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। নির্দিষ্ট ডোমেনের জন্য কাস্টম ডেটাসেট তৈরি করা যেতে পারে।

মেশিন ট্রান্সলেশন টেক স্ট্যাকের মধ্যে পাইথনের মতো প্রোগ্রামিং ভাষা, স্প্যাসি-র মতো এনএলপি লাইব্রেরি, ওপেনএনএমটি-র মতো বিশেষায়িত মেশিন অনুবাদ কাঠামো, ট্রান্সফরমারের মতো প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল, পান্ডাসের মতো ডেটা প্রসেসিং টুল এবং অ্যালাইনমেন্ট/টোকেনাইজেশন টুল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। টেনসরফ্লো বা পাইটর্চের মতো গভীর শিক্ষার কাঠামো মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয়। স্ট্যাক অনুবাদ মডেলগুলির বিকাশকে সক্ষম করে, ডেটা প্রিপ্রসেসিং, মডেল প্রশিক্ষণ, স্থাপনা এবং মূল্যায়নকে কভার করে।

এখানে মেশিন অনুবাদের কয়েকটি NLP প্রকল্পের একটি তালিকা রয়েছে যা আপনি দিয়ে শুরু করতে পারেন:

• একটি মেশিন অনুবাদ প্রকল্প যা পাঠ্য ইংরেজি থেকে ফরাসি ভাষায় অনুবাদ করে
• ইংরেজি থেকে ইতালীয় নিউরাল মেশিন অনুবাদক

প্রশ্নের উত্তর

এনএলপি-তে প্রশ্ন উত্তর (QA) ব্যবহারকারীর তৈরি করা প্রশ্নের উত্তরে একটি প্রদত্ত পাঠ্য বা নথি থেকে সুনির্দিষ্ট উত্তর বের করার স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াকে বোঝায়। QA সিস্টেমগুলির লক্ষ্য প্রাসঙ্গিক তথ্য সনাক্ত করতে এবং সঠিক উত্তর তৈরি করতে প্রশ্নগুলির অর্থ এবং পাঠ্যের প্রেক্ষাপট বোঝা। এই সিস্টেমগুলি বিভিন্ন ডোমেনে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেমন সার্চ ইঞ্জিন, গ্রাহক সহায়তা, শিক্ষামূলক প্ল্যাটফর্ম এবং তথ্য পুনরুদ্ধার, ব্যবহারকারীদের ব্যাপক পাঠ্যের মাধ্যমে ম্যানুয়ালি না পড়ে দ্রুত নির্দিষ্ট তথ্য পেতে সক্ষম করে।

প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার কাজগুলির জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলিতে জোড়া প্রশ্ন এবং সংশ্লিষ্ট উত্তর থাকে এবং বিভিন্ন ধরণের প্রশ্ন এবং পাঠ্য কভার করার জন্য বিভিন্ন ফর্ম্যাট এবং প্রকারে আসে। কিছু সাধারণ ধরনের QA ডেটাসেটের মধ্যে রয়েছে:

• স্কোয়াড (স্ট্যানফোর্ড প্রশ্ন উত্তরকারী ডেটাসেট): উইকিপিডিয়া নিবন্ধগুলি থেকে প্রাপ্ত প্রশ্ন এবং উত্তর সম্বলিত তাদের সংশ্লিষ্ট অনুচ্ছেদ সহ একটি বহুল ব্যবহৃত ডেটাসেট।
• ট্রিভিয়াকিউএ: উইকিপিডিয়া থেকে প্রাপ্ত এবং প্রমাণ নথি সহ ট্রিভিয়া প্রতিযোগিতার প্রশ্ন সমন্বিত একটি ডেটাসেট।
• NewsQA: সংবাদ নিবন্ধের উপর ভিত্তি করে মানুষের দ্বারা সৃষ্ট প্রশ্ন, সংশ্লিষ্ট বাক্যগুলির উত্তর হিসাবে পরিবেশন করা হয়।

একটি QA প্রকল্প তৈরি করার জন্য একটি নির্দিষ্ট টেক স্ট্যাক অন্তর্ভুক্ত থাকে যার মধ্যে রয়েছে পাইথনের মতো প্রোগ্রামিং ভাষা এবং টেক্সট প্রিপ্রসেসিং এবং ভাষাগত বিশ্লেষণের জন্য স্প্যাসি বা NLTK-এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করা। টেনসরফ্লো বা পাইটর্চের মতো গভীর শিক্ষার কাঠামো QA মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয়। বিশেষায়িত QA লাইব্রেরি যেমন Hugging Face's Transformers QA কাজের জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল এবং টুল সরবরাহ করে।

এখানে কয়েকটি এনএলপি প্রকল্পের একটি তালিকা দেওয়া হল প্রশ্নের উত্তর দিয়ে আপনি শুরু করতে পারেন:

• SQUAD-এ প্রশ্নের উত্তর
• FinBERT-QA-নোটবুক

স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতি

এনএলপি-তে স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতি (এএসআর) এমন প্রযুক্তিকে বোঝায় যা কথ্য ভাষাকে লিখিত পাঠে রূপান্তর করে। ASR এর সাথে অডিও রেকর্ডিং বা রিয়েল-টাইম স্পিচ থেকে কথ্য শব্দগুলিকে সঠিক এবং পাঠযোগ্য পাঠ্য বিন্যাসে প্রতিলিপি করার জন্য গণনামূলক অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলির ব্যবহার জড়িত। ASR-এর কাছে ট্রান্সক্রিপশন পরিষেবা (রেফ), ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট (Amazon Alexa, Apple Siri, এবং Google Assistant) এবং আরও অনেক কিছু সহ অ্যাপ্লিকেশনের একটি বিস্তৃত পরিসর রয়েছে, যা কথ্য ভাষার মাধ্যমে মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়াকে সক্ষম করে।

অটোমেটিক স্পিচ রিকগনিশন (ASR) সিস্টেমের বিকাশের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলি পেয়ার করা অডিও রেকর্ডিং এবং পাঠ্য বিন্যাসে তাদের সংশ্লিষ্ট প্রতিলিপিগুলি নিয়ে গঠিত। এই ডেটাসেটগুলি ASR মডেলের প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কিছু সাধারণভাবে ব্যবহৃত ASR ডেটাসেটের মধ্যে রয়েছে:

• CommonVoice: বহুভাষিক অডিও রেকর্ডিং এবং স্বেচ্ছাসেবকদের দ্বারা অনুদান সহ একটি ওপেন-সোর্স ডেটাসেট, যা সারা বিশ্বের বিভিন্ন ভাষার জন্য ASR মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।

• LibriSpeech: এই ডেটাসেটে সারিবদ্ধ ট্রান্সক্রিপশন সহ অডিওবুক রয়েছে, যা বক্তৃতা প্যাটার্ন এবং উচ্চারণের বিভিন্ন পরিসর প্রদান করে।

• কাস্টম তৈরি করা ডেটাসেট: সংস্থা বা সম্প্রদায়গুলি নির্দিষ্ট ডোমেন বা শিল্প সম্পর্কিত বক্তৃতা রেকর্ড করে তাদের নিজস্ব ডেটাসেট তৈরি করতে পারে।

  
  

একটি স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন (ASR) প্রজেক্ট তৈরি করার জন্য একটি টেক স্ট্যাক রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে পাইথনের মতো প্রোগ্রামিং ভাষা, অডিও প্রসেসিং লাইব্রেরি যেমন লাইব্রোসা, বিশেষায়িত ASR লাইব্রেরি যেমন কালদি বা মজিলা ডিপস্পীচ, নিমো, মডেল ডেভেলপমেন্টের জন্য টেনসরফ্লো বা পাইটর্চের মতো গভীর শিক্ষার কাঠামো, ASR- সুনির্দিষ্ট লাইব্রেরি যেমন SpeechRecognition বা vosk integration, এবং data augmentation tools যেমন SoX ডেটাসেট উন্নত করার জন্য।

এখানে স্পিচ রিকগনিশনের কয়েকটি NLP প্রকল্পের একটি তালিকা রয়েছে যার সাথে আপনি শুরু করতে পারেন:

• এএনএন ব্যবহার করে এন্ড-টু-এন্ড স্পিচ ইমোশন রিকগনিশন প্রজেক্ট
• স্পিচ রিকগনিশন ম্যাসেডোনিয়ান

উপসংহার

এনএলপি প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষা আপনাকে বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে তাত্ত্বিক জ্ঞান প্রয়োগ করার অনুমতি দেয় হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা প্রদান করে। এই পদ্ধতিটি সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা, সমস্যা সমাধান এবং সৃজনশীলতাকে উৎসাহিত করে যখন সহযোগিতা এবং দলগত কাজকে উত্সাহিত করে। প্রজেক্টে নিযুক্ত থাকা আপনাকে কোডিং, ডেটা ম্যানিপুলেশন, মডেল বিল্ডিং এবং স্থাপনায় ব্যবহারিক দক্ষতা অর্জন করতে সাহায্য করে। এছাড়াও, এটি আপনার নিয়োগযোগ্যতা এবং আত্মবিশ্বাস উন্নত করতে সাহায্য করে।

আপনার আবেগের সাথে অনুরণিত এবং আপনার দক্ষতার সাথে সারিবদ্ধ প্রকল্পগুলি নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ। এমন প্রকল্পগুলি বেছে নেওয়া যা আপনার সত্যিকারের আগ্রহের অনুপ্রেরণা বজায় রাখে এবং শেখার অভিজ্ঞতাকে আরও আনন্দদায়ক করে তোলে। আপনার বিদ্যমান দক্ষতা এবং জ্ঞানের ব্যবহার একটি মসৃণ শেখার বক্ররেখা এবং সাফল্যের উচ্চ সম্ভাবনা নিশ্চিত করে। আপনার আগ্রহ এবং দক্ষতার সাথে প্রকল্পগুলিকে সারিবদ্ধ করে, আপনি কেবল আপনার শেখারই সর্বোচ্চ বাড়াবেন না বরং মূল্যবান ফলাফলও তৈরি করবেন যা আপনার শক্তি এবং উত্সর্গকে প্রতিফলিত করে।