সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদমগুলি বিভিন্ন সফ্টওয়্যার সিস্টেমের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে যা পাঠ্য ডেটা স্কেলে প্রক্রিয়া করে। ইমেল সফ্টওয়্যার ইনকামিং মেল ইনবক্সে পাঠানো বা স্প্যাম ফোল্ডারে ফিল্টার করা হয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করতে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করে। মন্তব্যগুলি অনুপযুক্ত হিসাবে পতাকাঙ্কিত করা উচিত কিনা তা নির্ধারণ করতে আলোচনা ফোরামগুলি পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস ব্যবহার করে।
এটি বিষয় শ্রেণীবিভাগের দুটি উদাহরণ, একটি পাঠ্য নথিকে একটি পূর্বনির্ধারিত বিষয়গুলির একটিতে শ্রেণীবদ্ধ করে। অনেক বিষয়ের শ্রেণীবিভাগ সমস্যায়, এই শ্রেণীকরণ প্রাথমিকভাবে পাঠ্যের কীওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে।
চিত্র 1: বিষয়ের শ্রেণিবিন্যাস ইনকামিং স্প্যাম ইমেলগুলিকে পতাকাঙ্কিত করতে ব্যবহৃত হয়, যা একটি স্প্যাম ফোল্ডারে ফিল্টার করা হয়৷
পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের আরেকটি সাধারণ ধরন হল অনুভূতি বিশ্লেষণ , যার লক্ষ্য পাঠ্য বিষয়বস্তুর মেরুতা সনাক্ত করা: এটি যে ধরনের মতামত প্রকাশ করে। এটি একটি বাইনারি লাইক/অপছন্দ রেটিং, বা বিকল্পগুলির একটি আরও দানাদার সেটের রূপ নিতে পারে, যেমন 1 থেকে 5 পর্যন্ত তারকা রেটিং। অনুভূতি বিশ্লেষণের উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে টুইটার পোস্টগুলি বিশ্লেষণ করা যাতে তা নির্ধারণ করা যায় যে লোকেরা ব্ল্যাক প্যান্থার মুভিটি পছন্দ করেছে, বা ওয়ালমার্ট রিভিউ থেকে নাইকি জুতার একটি নতুন ব্র্যান্ড সম্পর্কে সাধারণ জনগণের মতামতকে এক্সট্রাপোলেট করা।
এই নির্দেশিকা আপনাকে পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা সমাধানের জন্য কিছু মূল মেশিন লার্নিং সেরা অনুশীলন শেখাবে। আপনি যা শিখবেন তা এখানে:
মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা সমাধানের জন্য উচ্চ-স্তরের, এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো
আপনার পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যার জন্য কীভাবে সঠিক মডেলটি চয়ন করবেন
TensorFlow ব্যবহার করে আপনার পছন্দের মডেল কিভাবে বাস্তবায়ন করবেন
পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস কর্মপ্রবাহ
এখানে মেশিন লার্নিং সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত কর্মপ্রবাহের একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ রয়েছে:
[null,null,["2024-10-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eText classification algorithms are widely used to categorize text data, with applications like spam filtering and content moderation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTopic classification and sentiment analysis are two common types of text classification, focusing on categorizing text into predefined topics and identifying the sentiment expressed, respectively.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis guide provides a comprehensive workflow for solving text classification problems using machine learning, including data gathering, exploration, preparation, model building, training, evaluation, hyperparameter tuning, and deployment.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eChoosing the right machine learning model is crucial for effective text classification and is discussed in detail within the guide.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTensorFlow is used to implement the chosen model for practical application in text classification tasks.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Text classification algorithms are at the heart of a variety of software\nsystems that process text data at scale. Email software uses text classification\nto determine whether incoming mail is sent to the inbox or filtered into the\nspam folder. Discussion forums use text classification to determine whether\ncomments should be flagged as inappropriate.\n\nThese are two examples of topic classification, categorizing a text document\ninto one of a predefined set of topics. In many topic classification problems,\nthis categorization is based primarily on keywords in the text.\n\n**Figure 1: Topic classification is used to flag incoming spam emails, which\nare filtered into a spam folder.**\n\nAnother common type of text classification is ***sentiment analysis***, whose\ngoal is to identify the polarity of text content: the type of opinion it\nexpresses. This can take the form of a binary like/dislike rating, or a more\ngranular set of options, such as a star rating from 1 to 5. Examples of\nsentiment analysis include analyzing Twitter posts to determine if people\nliked the Black Panther movie, or extrapolating the general public's opinion\nof a new brand of Nike shoes from Walmart reviews.\n\nThis guide will teach you some key machine learning best practices for solving\ntext classification problems. Here's what you'll learn:\n\n- The high-level, end-to-end workflow for solving text classification problems using machine learning\n- How to choose the right model for your text classification problem\n- How to implement your model of choice using TensorFlow\n\nText Classification Workflow\n\nHere's a high-level overview of the workflow used to solve machine learning problems:\n\n- [Step 1: Gather Data](/machine-learning/guides/text-classification/step-1)\n- [Step 2: Explore Your Data](/machine-learning/guides/text-classification/step-2)\n- *[Step 2.5: Choose a Model\\*](/machine-learning/guides/text-classification/step-2-5)*\n- [Step 3: Prepare Your Data](/machine-learning/guides/text-classification/step-3)\n- [Step 4: Build, Train, and Evaluate Your Model](/machine-learning/guides/text-classification/step-4)\n- [Step 5: Tune Hyperparameters](/machine-learning/guides/text-classification/step-5)\n- [Step 6: Deploy Your Model](/machine-learning/guides/text-classification/step-6)\n\n**Figure 2: Workflow for solving machine learning problems**\n| \"Choose a model\" is not a formal step of the traditional machine learning workflow; however, selecting an appropriate model for your problem is a critical task that clarifies and simplifies the work in the steps that follow.\n\nThe following sections explain each step in detail, and how to implement them for text data."]]
