এনএলপি-এর ভিত্তি তৈরি: এন-গ্রাম ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল বাস্তবায়নে গভীর অনুসন্ধান

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই যুগে, পকেটের স্মার্ট অ্যাসিস্ট্যান্ট থেকে শুরু করে সার্চ ইঞ্জিনগুলিকে চালিত করা অত্যাধুনিক অ্যালগরিদম পর্যন্ত, ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলি এই উদ্ভাবনগুলির অনেককে চালিত করা অদৃশ্য ইঞ্জিন। এগুলি আপনার ফোনকে পরবর্তী শব্দটি অনুমান করতে সক্ষম করে এবং অনুবাদ পরিষেবাগুলি কীভাবে একটি ভাষাকে অন্য ভাষায় সাবলীলভাবে রূপান্তর করতে পারে তার কারণ। কিন্তু এই মডেলগুলি আসলে কীভাবে কাজ করে? জিবিটি-এর মতো জটিল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির উত্থানের আগে, কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিক্সের ভিত্তি একটি সুন্দর সহজ কিন্তু শক্তিশালী পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির উপর নির্মিত হয়েছিল: এই এন-গ্রাম মডেল।

এই ব্যাপক নির্দেশিকাটি উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেটা বিজ্ঞানী, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং কৌতূহলী প্রযুক্তি উত্সাহীদের একটি বিশ্বব্যাপী শ্রোতার জন্য তৈরি করা হয়েছে। আমরা মৌলিক বিষয়গুলিতে ফিরে যাব, এন-গ্রাম ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলির পিছনের তত্ত্বটিকে রহস্যমুক্ত করব এবং স্ক্র্যাচ থেকে কীভাবে একটি তৈরি করা যায় তার একটি ব্যবহারিক, ধাপে ধাপে নির্দেশিকা প্রদান করব। এন-গ্রামগুলি বোঝা কেবল একটি ইতিহাসের পাঠ নয়; এটি ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) এ একটি দৃঢ় ভিত্তি তৈরি করার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল কী?

এর মূলে, একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএম) হল শব্দগুলির একটি ক্রমের উপর একটি সম্ভাব্যতা বন্টন। সহজ ভাষায়, এর প্রাথমিক কাজ হল একটি মৌলিক প্রশ্নের উত্তর দেওয়া: শব্দগুলির একটি ক্রম দেওয়া হলে, পরবর্তী সম্ভাব্য শব্দটি কী?

বাক্যটি বিবেচনা করুন: "শিক্ষার্থীরা তাদের ___ খুলেছিল।"

একটি সুপ্রশিক্ষিত ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল "বই", "ল্যাপটপ" বা "মন" এর মতো শব্দগুলিতে উচ্চ সম্ভাবনা দেবে এবং "সালোকসংশ্লেষণ", "হাতি" বা "রাজপথ" এর মতো শব্দগুলিতে অত্যন্ত কম, প্রায় শূন্য, সম্ভাবনা দেবে। শব্দক্রমের সম্ভাবনা পরিমাপ করে, ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলি মেশিনগুলিকে একটি সুসংগত উপায়ে মানুষের ভাষা বুঝতে, তৈরি করতে এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে।

তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিশাল এবং আমাদের দৈনন্দিন ডিজিটাল জীবনে একত্রিত, যার মধ্যে রয়েছে:

• মেশিন ট্রান্সলেশন: নিশ্চিত করা যে আউটপুট বাক্যটি লক্ষ্য ভাষায় সাবলীল এবং ব্যাকরণগতভাবে সঠিক।
• স্পিচ রিকগনিশন: ধ্বনিগতভাবে অনুরূপ বাক্যাংশগুলির মধ্যে পার্থক্য করা (যেমন, "recognize speech" বনাম "wreck a nice beach")।
• প্রেডিক্টিভ টেক্সট এবং অটোকমপ্লিট: টাইপ করার সময় পরবর্তী শব্দ বা বাক্যাংশ প্রস্তাব করা।
• বানান এবং ব্যাকরণ সংশোধন: পরিসংখ্যানগতভাবে অসম্ভাব্য শব্দক্রমগুলি চিহ্নিত করা এবং ফ্ল্যাগ করা।

এন-গ্রামগুলির পরিচয়: মূল ধারণা

একটি এন-গ্রাম হল কেবল একটি প্রদত্ত পাঠ্য বা বক্তৃতার নমুনা থেকে 'n' আইটেমগুলির একটি সংলগ্ন ক্রম। 'আইটেমগুলি' সাধারণত শব্দ হয়, তবে এগুলি অক্ষর, সিলেবল বা এমনকি ফোনিমও হতে পারে। এন-গ্রামের 'n' একটি সংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করে, যা নির্দিষ্ট নামগুলির দিকে পরিচালিত করে:

• ইউনিগ্রাম (n=1): একটি একক শব্দ। (উদাহরণস্বরূপ, "The", "quick", "brown", "fox")
• বাইগ্রাম (n=2): দুটি শব্দের একটি ক্রম। (উদাহরণস্বরূপ, "The quick", "quick brown", "brown fox")
• ট্রাইগ্রাম (n=3): তিনটি শব্দের একটি ক্রম। (উদাহরণস্বরূপ, "The quick brown", "quick brown fox")

একটি এন-গ্রাম ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের পিছনের মৌলিক ধারণাটি হল যে আমরা একটি ক্রমের পরবর্তী শব্দটি তার আগে আসা 'n-1' শব্দগুলি দেখে অনুমান করতে পারি। একটি বাক্যের সম্পূর্ণ ব্যাকরণগত এবং শব্দার্থিক জটিলতা বোঝার চেষ্টা করার পরিবর্তে, আমরা একটি সরলীকরণমূলক অনুমান করি যা সমস্যার জটিলতাকে নাটকীয়ভাবে হ্রাস করে।

এন-গ্রামগুলির পিছনের গণিত: সম্ভাব্যতাতত্ত্ব এবং সরলীকরণ

একটি বাক্যের (শব্দগুলির একটি ক্রম W = w₁, w₂, ..., wₖ) সম্ভাবনা আনুষ্ঠানিকভাবে গণনা করতে, আমরা সম্ভাব্যতার চেইন রুল ব্যবহার করতে পারি:

P(W) = P(w₁) * P(w₂|w₁) * P(w₃|w₁, w₂) * ... * P(wₖ|w₁, ..., wₖ₋₁)

এই সূত্রটি বলে যে সম্পূর্ণ ক্রমের সম্ভাবনা হল প্রতিটি শব্দের শর্তাধীন সম্ভাবনার গুণফল, যা তার আগে আসা সমস্ত শব্দ দ্বারা প্রদত্ত। যদিও গাণিতিকভাবে সঠিক, এই পদ্ধতিটি অবাস্তব। পূর্ববর্তী শব্দগুলির দীর্ঘ ইতিহাস দেওয়া একটি শব্দের সম্ভাবনা গণনা করা (উদাহরণস্বরূপ, P(word | "The quick brown fox jumps over the lazy dog and then...")) একটি নির্ভরযোগ্য অনুমান করার জন্য পর্যাপ্ত উদাহরণ খুঁজে পেতে অসম্ভব বড় পরিমাণে পাঠ্য ডেটার প্রয়োজন হবে।

মার্কভ অনুমান: একটি ব্যবহারিক সরলীকরণ

এখানেই এন-গ্রাম মডেলগুলি তাদের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধারণাটি প্রবর্তন করে: এই মার্কভ অনুমান। এই অনুমানটি বলে যে একটি শব্দের সম্ভাবনা শুধুমাত্র পূর্ববর্তী নির্দিষ্ট সংখ্যক শব্দের উপর নির্ভর করে। আমরা ধরে নিই যে তাৎক্ষণিক প্রেক্ষাপটই যথেষ্ট, এবং আমরা আরও দূরবর্তী ইতিহাস বাদ দিতে পারি।

• একটি বাইগ্রাম মডেলের (n=2) জন্য, আমরা অনুমান করি যে একটি শব্দের সম্ভাবনা শুধুমাত্র পূর্ববর্তী একটি শব্দের উপর নির্ভর করে:
  P(wᵢ | w₁, ..., wᵢ₋₁) ≈ P(wᵢ | wᵢ₋₁)
• একটি ট্রাইগ্রাম মডেলের (n=3) জন্য, আমরা অনুমান করি এটি পূর্ববর্তী দুটি শব্দের উপর নির্ভর করে:
  P(wᵢ | w₁, ..., wᵢ₋₁) ≈ P(wᵢ | wᵢ₋₁, wᵢ₋₂)

এই অনুমানটি সমস্যাটিকে গণনাগতভাবে পরিচালনাযোগ্য করে তোলে। আমাদের আর একটি শব্দের সম্পূর্ণ ইতিহাস দেখার প্রয়োজন নেই তার সম্ভাবনা গণনা করার জন্য, কেবল শেষ n-1 শব্দগুলি দেখলেই চলে।

এন-গ্রাম সম্ভাবনা গণনা

মার্কভ অনুমান কার্যকর হওয়ার সাথে সাথে, আমরা কীভাবে এই সরলীকৃত সম্ভাবনাগুলি গণনা করব? আমরা একটি পদ্ধতি ব্যবহার করি যাকে বলা হয় সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান (MLE), যা আমাদের প্রশিক্ষণ পাঠ্য (কর্পাস) থেকে সরাসরি গণনা থেকে সম্ভাবনাগুলি পাওয়ার একটি অভিনব উপায়।

একটি বাইগ্রাম মডেলের জন্য, wᵢ₋₁ শব্দের পরে wᵢ শব্দের সম্ভাবনা গণনা করা হয় এভাবে:

P(wᵢ | wᵢ₋₁) = Count(wᵢ₋₁, wᵢ) / Count(wᵢ₋₁)

কথাগুলিতে: শব্দ A এর পরে শব্দ B দেখার সম্ভাবনা হল আমরা "A B" জোড়াটি যতবার দেখেছি তার সংখ্যাকে মোট যতবার আমরা শব্দ "A" দেখেছি তার সংখ্যা দ্বারা ভাগ করা।

আসুন একটি ছোট কর্পাস উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করি: "বিড়ালটি বসেছিল। কুকুরটি বসেছিল।"

• গণনা ("The") = 2
• গণনা ("cat") = 1
• গণনা ("dog") = 1
• গণনা ("sat") = 2
• গণনা ("The cat") = 1
• গণনা ("The dog") = 1
• গণনা ("cat sat") = 1
• গণনা ("dog sat") = 1

“The” এর পরে “cat” এর সম্ভাবনা কত?
P(“cat” | “The”) = Count(“The cat”) / Count(“The”) = 1 / 2 = 0.5

“cat” এর পরে “sat” এর সম্ভাবনা কত?
P(“sat” | “cat”) = Count(“cat sat”) / Count(“cat”) = 1 / 1 = 1.0

স্ক্র্যাচ থেকে ধাপে ধাপে বাস্তবায়ন

এখন এই তত্ত্বটিকে একটি ব্যবহারিক বাস্তবায়নে অনুবাদ করা যাক। আমরা ভাষা-নিরপেক্ষ উপায়ে পদক্ষেপগুলি তুলে ধরব, যদিও যুক্তি সরাসরি পাইথনের মতো ভাষাগুলির সাথে ম্যাপ করে।

ধাপ 1: ডেটা প্রিপ্রসেসিং এবং টোকেনাইজেশন

কোনো কিছু গণনা করার আগে, আমাদের পাঠ্য কর্পাস প্রস্তুত করতে হবে। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ যা আমাদের মডেলের গুণমানকে প্রভাবিত করে।

1. টোকেনাইজেশন: একটি পাঠ্যকে ছোট ছোট ইউনিটে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া, যাকে টোকেন বলা হয় (আমাদের ক্ষেত্রে, শব্দ)। উদাহরণস্বরূপ, "The cat sat।" হয়ে যায় ["The", "cat", "sat", "."]।
2. লোয়ারকেসিং: সমস্ত পাঠ্যকে ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা একটি স্ট্যান্ডার্ড অভ্যাস। এটি মডেলকে "The" এবং "the" কে দুটি ভিন্ন শব্দ হিসাবে বিবেচনা করা থেকে বিরত রাখে, যা আমাদের গণনাগুলিকে একত্রিত করতে এবং মডেলটিকে আরও শক্তিশালী করতে সহায়তা করে।
3. স্টার্ট এবং স্টপ টোকেন যোগ করা: এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। আমরা প্রতিটি বাক্যের শুরুতে এবং শেষে বিশেষ টোকেন, যেমন <s> (শুরু) এবং </s> (শেষ) যোগ করি। কেন? এটি মডেলকে একটি বাক্যের একেবারে শুরুতে একটি শব্দের সম্ভাবনা গণনা করতে দেয় (উদাহরণস্বরূপ, P("The" | <s>)) এবং একটি সম্পূর্ণ বাক্যের সম্ভাবনা সংজ্ঞায়িত করতে সহায়তা করে। আমাদের উদাহরণ বাক্য "the cat sat।" হবে ["<s>", "the", "cat", "sat", ".", "</s>"]।

ধাপ 2: এন-গ্রাম গণনা

একবার প্রতিটি বাক্যের জন্য আমাদের টোকেনগুলির একটি পরিষ্কার তালিকা হয়ে গেলে, আমরা গণনা পাওয়ার জন্য আমাদের কর্পাসের মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করি। এর জন্য সেরা ডেটা কাঠামো হল একটি ডিকশনারি বা হ্যাশ ম্যাপ, যেখানে কীগুলি হল এন-গ্রাম (টাপল হিসাবে উপস্থাপিত) এবং মানগুলি হল তাদের ফ্রিকোয়েন্সি।

একটি বাইগ্রাম মডেলের জন্য, আমাদের দুটি ডিকশনারি প্রয়োজন হবে:

• unigram_counts: প্রতিটি স্বতন্ত্র শব্দের ফ্রিকোয়েন্সি সঞ্চয় করে।
• bigram_counts: প্রতিটি দুই-শব্দের ক্রমের ফ্রিকোয়েন্সি সঞ্চয় করে।

আপনি আপনার টোকেনাইজড বাক্যগুলির মাধ্যমে লুপ করবেন। ["<s>", "the", "cat", "sat", "</s>"] এর মতো একটি বাক্যের জন্য, আপনি করবেন:

• ইউনিগ্রামগুলির জন্য গণনা বৃদ্ধি করুন: "<s>", "the", "cat", "sat", "</s>"।
• বাইগ্রামগুলির জন্য গণনা বৃদ্ধি করুন: ("<s>", "the"), ("the", "cat"), ("cat", "sat"), ("sat", "</s>")।

ধাপ 3: সম্ভাবনা গণনা

আমাদের গণনা ডিকশনারিগুলি পপুলেট হওয়ার সাথে সাথে, আমরা এখন সম্ভাব্যতা মডেল তৈরি করতে পারি। আমরা এই সম্ভাবনাগুলি অন্য একটি ডিকশনারিতে সঞ্চয় করতে পারি বা ফ্লাইতে গণনা করতে পারি।

P(word₂ | word₁) গণনা করতে, আপনি bigram_counts[(word₁, word₂)] এবং unigram_counts[word₁] পুনরুদ্ধার করবেন এবং ভাগ করবেন। একটি ভালো অভ্যাস হল সমস্ত সম্ভাব্য সম্ভাবনা আগে থেকে গণনা করা এবং দ্রুত অনুসন্ধানের জন্য সেগুলি সংরক্ষণ করা।

ধাপ 4: টেক্সট জেনারেশন (একটি মজার অ্যাপ্লিকেশন)

আপনার মডেল পরীক্ষা করার একটি দুর্দান্ত উপায় হল এটি দিয়ে নতুন পাঠ্য তৈরি করা। প্রক্রিয়াটি নিম্নরূপ কাজ করে:

1. একটি প্রাথমিক প্রেক্ষাপট দিয়ে শুরু করুন, উদাহরণস্বরূপ, স্টার্ট টোকেন <s>।
2. <s> দিয়ে শুরু হওয়া সমস্ত বাইগ্রাম এবং তাদের সংশ্লিষ্ট সম্ভাবনাগুলি দেখুন।
3. এই সম্ভাবনা বন্টনের উপর ভিত্তি করে পরবর্তী শব্দটি এলোমেলোভাবে নির্বাচন করুন (উচ্চ সম্ভাবনার শব্দগুলি বেছে নেওয়ার সম্ভাবনা বেশি)।
4. আপনার প্রেক্ষাপট আপডেট করুন। নতুন নির্বাচিত শব্দটি পরবর্তী বাইগ্রামের প্রথম অংশ হয়ে ওঠে।
5. এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করুন যতক্ষণ না আপনি একটি স্টপ টোকেন </s> তৈরি করেন বা একটি কাঙ্ক্ষিত দৈর্ঘ্যে পৌঁছান।

একটি সাধারণ এন-গ্রাম মডেল দ্বারা তৈরি করা পাঠ্য পুরোপুরি সুসংগত নাও হতে পারে, তবে এটি প্রায়শই ব্যাকরণগতভাবে বিশ্বাসযোগ্য ছোট বাক্য তৈরি করবে, যা প্রমাণ করে যে এটি মৌলিক শব্দ-থেকে-শব্দ সম্পর্ক শিখেছে।

স্পার্সির চ্যালেঞ্জ এবং সমাধান: স্মুথিং

যদি আমাদের মডেল পরীক্ষার সময় এমন একটি বাইগ্রামের সম্মুখীন হয় যা এটি প্রশিক্ষণের সময় কখনও দেখেনি তবে কী হবে? উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের প্রশিক্ষণ কর্পাসে কখনও "the purple dog" বাক্যাংশটি না থাকে, তবে:

গণনা ("the", "purple") = 0

এর অর্থ হল P("purple" | "the") হবে 0। যদি এই বাইগ্রামটি আমরা যে দীর্ঘ বাক্যটি মূল্যায়ন করার চেষ্টা করছি তার অংশ হয়, তবে পুরো বাক্যটির সম্ভাবনা শূন্য হয়ে যাবে, কারণ আমরা সমস্ত সম্ভাবনাকে গুণ করছি। এটি হল শূন্য-সম্ভাবনা সমস্যা, ডেটা স্পার্সির একটি প্রকাশ। আমাদের প্রশিক্ষণ কর্পাসে প্রতিটি সম্ভাব্য বৈধ শব্দ সংমিশ্রণ রয়েছে তা অনুমান করা অবাস্তব।

এর সমাধান হল স্মুথিং। স্মুথিংয়ের মূল ধারণা হল আমরা যে এন-গ্রামগুলি দেখেছি তার থেকে অল্প পরিমাণ সম্ভাব্যতা ভর নেওয়া এবং এটি আমরা কখনও দেখিনি এমন এন-গ্রামগুলিতে বিতরণ করা। এটি নিশ্চিত করে যে কোনও শব্দক্রমের সম্ভাবনা ঠিক শূন্য নয়।

ল্যাপলেস (অ্যাড-ওয়ান) স্মুথিং

সবচেয়ে সহজ স্মুথিং কৌশল হল ল্যাপলেস স্মুথিং, যা অ্যাড-ওয়ান স্মুথিং নামেও পরিচিত। ধারণাটি অবিশ্বাস্যভাবে স্বজ্ঞাত: ভান করুন যে আমরা প্রতিটি সম্ভাব্য এন-গ্রাম একবারের চেয়ে আরও একবার দেখেছি।

সম্ভাবনার সূত্রটি সামান্য পরিবর্তিত হয়। আমরা লবের গণনার সাথে 1 যোগ করি। সম্ভাবনাগুলি এখনও 1 এ যোগ হয় তা নিশ্চিত করতে, আমরা পুরো শব্দভান্ডারের আকার (V) হরে যোগ করি।

P_laplace(wᵢ | wᵢ₋₁) = (Count(wᵢ₋₁, wᵢ) + 1) / (Count(wᵢ₋₁) + V)

• সুবিধা: বাস্তবায়ন করা খুব সহজ এবং শূন্য সম্ভাবনা না থাকার নিশ্চয়তা দেয়।
• অসুবিধা: এটি প্রায়শই অদেখা ঘটনাগুলিকে খুব বেশি সম্ভাবনা দেয়, বিশেষ করে বড় শব্দভান্ডার সহ। এই কারণে, এটি প্রায়শই আরও উন্নত পদ্ধতির তুলনায় অনুশীলনে খারাপ ফল দেয়।

অ্যাড-কে স্মুথিং

একটি সামান্য উন্নতি হল অ্যাড-কে স্মুথিং, যেখানে 1 যোগ করার পরিবর্তে, আমরা একটি ছোট ভগ্নাংশ মান 'k' যোগ করি (উদাহরণস্বরূপ, 0.01)। এটি খুব বেশি সম্ভাব্য ভর পুনরায় বরাদ্দের প্রভাবকে হ্রাস করে।

P_add_k(wᵢ | wᵢ₋₁) = (Count(wᵢ₋₁, wᵢ) + k) / (Count(wᵢ₋₁) + k*V)

অ্যাড-ওয়ানের চেয়ে ভাল হলেও, সর্বোত্তম 'k' খুঁজে পাওয়া একটি চ্যালেঞ্জ হতে পারে। গুড-টিউরিং স্মুথিং এবং ক্নেসার-নে স্মুথিং এর মতো আরও উন্নত কৌশল বিদ্যমান এবং অনেক এনএলপি টুলকিটে স্ট্যান্ডার্ড, যা অদেখা ঘটনাগুলির সম্ভাবনা অনুমান করার আরও অনেক অত্যাধুনিক উপায় সরবরাহ করে।

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল মূল্যায়ন: পারপ্লেক্সিটি

আমরা কীভাবে জানব যে আমাদের এন-গ্রাম মডেলটি ভালো কিনা? অথবা আমাদের নির্দিষ্ট কাজের জন্য একটি ট্রাইগ্রাম মডেল একটি বাইগ্রাম মডেলের চেয়ে ভাল কিনা? মূল্যায়নের জন্য আমাদের একটি পরিমাণগত মেট্রিকের প্রয়োজন। ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলির জন্য সবচেয়ে সাধারণ মেট্রিক হল পারপ্লেক্সিটি।

পারপ্লেক্সিটি হল একটি সম্ভাব্যতা মডেল একটি নমুনা কতটা ভালোভাবে অনুমান করে তার একটি পরিমাপ। স্বজ্ঞাতভাবে, এটিকে মডেলের ভারিত গড় ব্রাঞ্চিং ফ্যাক্টর হিসাবে ভাবা যেতে পারে। যদি একটি মডেলের পারপ্লেক্সিটি 50 হয়, তবে এর অর্থ হল প্রতিটি শব্দে, মডেলটি এমনভাবে বিভ্রান্ত হয় যেন এটিকে 50টি ভিন্ন শব্দ থেকে সমানভাবে এবং স্বাধীনভাবে বেছে নিতে হয়।

একটি কম পারপ্লেক্সিটি স্কোর ভাল, কারণ এটি নির্দেশ করে যে মডেলটি পরীক্ষার ডেটা দ্বারা কম "আশ্চর্য" হয় এবং এটি আসলে যে ক্রমগুলি দেখে সেগুলিতে উচ্চতর সম্ভাবনা নির্ধারণ করে।

পারপ্লেক্সিটি পরীক্ষার সেটের বিপরীত সম্ভাবনা হিসাবে গণনা করা হয়, যা শব্দের সংখ্যা দ্বারা স্বাভাবিক করা হয়। এটি প্রায়শই সহজে গণনার জন্য তার লগারিদমিক আকারে উপস্থাপিত হয়। একটি ভালো ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি সহ একটি মডেল পরীক্ষার বাক্যগুলিতে উচ্চ সম্ভাবনা দেবে, যার ফলে কম পারপ্লেক্সিটি হবে।

এন-গ্রাম মডেলগুলির সীমাবদ্ধতা

তাদের মৌলিক গুরুত্ব সত্ত্বেও, এন-গ্রাম মডেলগুলির উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতা রয়েছে যা এনএলপি ক্ষেত্রটিকে আরও জটিল আর্কিটেকচারের দিকে চালিত করেছে:

• ডেটা স্পার্সিট: স্মুথিং সহও, বৃহত্তর N (ট্রাইগ্রাম, 4-গ্রাম, ইত্যাদি) এর জন্য, সম্ভাব্য শব্দ সংমিশ্রণের সংখ্যা বিস্ফোরিত হয়। তাদের বেশিরভাগের জন্য নির্ভরযোগ্যভাবে সম্ভাবনা অনুমান করার জন্য পর্যাপ্ত ডেটা থাকা অসম্ভব হয়ে পড়ে।
• স্টোরেজ: মডেলটি সমস্ত এন-গ্রাম গণনার সমন্বয়ে গঠিত। শব্দভান্ডার এবং N বৃদ্ধির সাথে সাথে, এই গণনাগুলি সঞ্চয় করার জন্য প্রয়োজনীয় মেমরি বিশাল হতে পারে।
• দীর্ঘ-পরিসরের নির্ভরতা ক্যাপচার করতে অক্ষমতা: এটি তাদের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ত্রুটি। একটি এন-গ্রাম মডেলের খুব সীমিত মেমরি রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ট্রাইগ্রাম মডেল একটি শব্দকে অন্য শব্দের সাথে সংযুক্ত করতে পারে না যা এর আগে দুটি অবস্থানের বেশি আগে প্রদর্শিত হয়েছিল। এই বাক্যটি বিবেচনা করুন: "লেখক, যিনি বেশ কয়েকটি সর্বাধিক বিক্রিত উপন্যাস লিখেছেন এবং একটি প্রত্যন্ত দেশের একটি ছোট শহরে কয়েক দশক ধরে বসবাস করেছেন, তিনি সাবলীল ___ ভাষায় কথা বলেন।" শেষ শব্দটি অনুমান করার চেষ্টা করা একটি ট্রাইগ্রাম মডেল কেবল "সাবলীল ভাষায় কথা বলেন" প্রেক্ষাপটটি দেখে। এটি "লেখক" শব্দটি বা অবস্থান সম্পর্কে জানে না, যা গুরুত্বপূর্ণ সূত্র। এটি দূরবর্তী শব্দগুলির মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ক ক্যাপচার করতে পারে না।

এন-গ্রাম ছাড়িয়ে: নিউরাল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলির সূচনা

এই সীমাবদ্ধতাগুলি, বিশেষ করে দীর্ঘ-পরিসরের নির্ভরতা পরিচালনা করতে অক্ষমতা, নিউরাল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলির বিকাশের পথ প্রশস্ত করেছে। পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNNs), লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক (LSTMs), এবং বিশেষ করে এখন-প্রভাবশালী ট্রান্সফরমার (যা BERT এবং GPT এর মতো মডেলগুলিকে শক্তি দেয়) এর মতো আর্কিটেকচারগুলি এই নির্দিষ্ট সমস্যাগুলি কাটিয়ে ওঠার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল।

স্পার্স গণনার উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, নিউরাল মডেলগুলি শব্দের ঘন ভেক্টর উপস্থাপনা (এম্বেডিংস) শেখে যা শব্দার্থিক সম্পর্কগুলিকে ধরে রাখে। তারা অনেক দীর্ঘ ক্রমগুলিতে প্রেক্ষাপট ট্র্যাক করতে অভ্যন্তরীণ মেমরি প্রক্রিয়া ব্যবহার করে, যা তাদের মানুষের ভাষার অন্তর্নিহিত জটিল এবং দীর্ঘ-পরিসরের নির্ভরতাগুলি বুঝতে দেয়।

উপসংহার: এনএলপি-এর একটি মৌলিক স্তম্ভ

যদিও আধুনিক এনএলপি বৃহৎ-স্কেলের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির দ্বারা প্রভাবিত, তবুও এন-গ্রাম মডেলটি একটি অপরিহার্য শিক্ষামূলক সরঞ্জাম এবং অনেক কাজের জন্য একটি আশ্চর্যজনকভাবে কার্যকর বেসলাইন হিসাবে রয়ে গেছে। এটি ভাষা মডেলিংয়ের মূল চ্যালেঞ্জের একটি পরিষ্কার, ব্যাখ্যামূলক এবং গণনাগতভাবে দক্ষ পরিচিতি প্রদান করে: অতীত থেকে পরিসংখ্যানগত নিদর্শন ব্যবহার করে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দেওয়া।

স্ক্র্যাচ থেকে একটি এন-গ্রাম মডেল তৈরি করে, আপনি এনএলপি-এর প্রেক্ষাপটে সম্ভাব্যতাতত্ত্ব, ডেটা স্পার্সিট, স্মুথিং এবং মূল্যায়নের একটি গভীর, প্রথম-নীতিগত ধারণা লাভ করেন। এই জ্ঞান কেবল ঐতিহাসিক নয়; এটি সেই ধারণাগত ভিত্তি যার উপর আধুনিক এআই-এর সুউচ্চ অট্টালিকাগুলি নির্মিত। এটি আপনাকে ভাষাকে সম্ভাবনার একটি ক্রম হিসাবে ভাবতে শেখায় – একটি দৃষ্টিভঙ্গি যা যেকোনো ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল আয়ত্ত করার জন্য অপরিহার্য, তা যত জটিলই হোক না কেন।