NLP નો પાયો નાખવો: N-gram ભાષા મોડેલ અમલીકરણમાં ઊંડાણપૂર્વકનું વિશ્લેષણ

કૃત્રિમ બુદ્ધિના વર્ચસ્વવાળા યુગમાં, આપણા ખિસ્સામાં રહેલા સ્માર્ટ સહાયકોથી લઈને સર્ચ એન્જિનને શક્તિ આપતા અત્યાધુનિક એલ્ગોરિધમ્સ સુધી, ભાષા મોડેલો અદ્રશ્ય એન્જિન છે જે આમાંના ઘણા નવીનતાઓને આગળ ધપાવે છે. આ જ કારણ છે કે તમારો ફોન તમે ટાઇપ કરવા માંગતા હો તે આગલો શબ્દની આગાહી કરી શકે છે અને અનુવાદ સેવાઓ એક ભાષાને બીજી ભાષામાં કેવી રીતે સરળતાથી રૂપાંતરિત કરી શકે છે. પરંતુ આ મોડેલ્સ ખરેખર કેવી રીતે કાર્ય કરે છે? GPT જેવા જટિલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સના ઉદય પહેલાં, કોમ્પ્યુટેશનલ ભાષાશાસ્ત્રનો પાયો એક સુંદર સરળ છતાં શક્તિશાળી આંકડાકીય અભિગમ પર બાંધવામાં આવ્યો હતો: N-gram મોડેલ.

આ વ્યાપક માર્ગદર્શિકા મહત્વાકાંક્ષી ડેટા વૈજ્ઞાનિકો, સૉફ્ટવેર ઇજનેરો અને જિજ્ઞાસુ તકનીકી ઉત્સાહીઓના વૈશ્વિક પ્રેક્ષકો માટે રચાયેલ છે. અમે મૂળભૂત બાબતો તરફ પાછા જઈશું, N-gram ભાષા મોડેલો પાછળના સિદ્ધાંતને રહસ્યમય બનાવીશું અને શરૂઆતથી એક મોડેલ કેવી રીતે બનાવવું તેની વ્યવહારુ, પગલું-દર-પગલાં માર્ગદર્શન આપીશું. N-gram ને સમજવું એ માત્ર એક ઇતિહાસનો પાઠ નથી; તે નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) માં નક્કર પાયો બનાવવામાં એક મહત્વપૂર્ણ પગલું છે.

ભાષા મોડેલ શું છે?

મૂળભૂત રીતે, ભાષા મોડેલ (LM) એ શબ્દોના ક્રમમાં સંભાવના વિતરણ છે. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, તેનું પ્રાથમિક કાર્ય એક મૂળભૂત પ્રશ્નનો જવાબ આપવાનું છે: શબ્દોનો ક્રમ આપ્યો છે, તો પછીનો સૌથી સંભવિત શબ્દ કયો છે?

વાક્ય ધ્યાનમાં લો: "વિદ્યાર્થીઓએ તેમની ___ ખોલી."

એક સારી રીતે તાલીમ પામેલું ભાષા મોડેલ "પુસ્તકો", "લેપટોપ" અથવા "મન" જેવા શબ્દોને ઊંચી સંભાવના સોંપશે અને "પ્રકાશસંશ્લેષણ", "હાથીઓ" અથવા "હાઇવે" જેવા શબ્દોને અત્યંત ઓછી, લગભગ શૂન્ય, સંભાવના સોંપશે. શબ્દ ક્રમની સંભાવનાને માપીને, ભાષા મોડેલો મશીનોને સુસંગત રીતે માનવ ભાષાને સમજવા, ઉત્પન્ન કરવા અને પ્રક્રિયા કરવા સક્ષમ કરે છે.

તેમની એપ્લિકેશનો વિશાળ છે અને આપણા રોજિંદા ડિજિટલ જીવનમાં સંકલિત છે, જેમાં શામેલ છે:

• મશીન અનુવાદ: ખાતરી કરવી કે આઉટપુટ વાક્ય લક્ષ્ય ભાષામાં પ્રવાહી અને વ્યાકરણની રીતે સાચું છે.
• સ્પીચ રેકગ્નિશન: ધ્વન્યાત્મક રીતે સમાન શબ્દસમૂહો વચ્ચે ભેદ પાડવો (દા.ત., "સ્પીચ ઓળખો" વિરુદ્ધ "એક સરસ બીચને નષ્ટ કરો").
• પ્રેડિક્ટિવ ટેક્સ્ટ અને ઑટોકમ્પલીટ: તમે ટાઇપ કરો ત્યારે આગલો શબ્દ અથવા શબ્દસમૂહ સૂચવો.
• સ્પેલ અને ગ્રામર કરેક્શન: શબ્દ ક્રમને ઓળખવા અને ફ્લેગ કરવા જે આંકડાકીય રીતે અસંભવિત છે.

N-grams નો પરિચય: મુખ્ય ખ્યાલ

N-gram એ ફક્ત ટેક્સ્ટ અથવા સ્પીચના આપેલા નમૂનામાંથી 'n' વસ્તુઓનો સતત ક્રમ છે. 'વસ્તુઓ' સામાન્ય રીતે શબ્દો હોય છે, પરંતુ તે અક્ષરો, ઉચ્ચારો અથવા તો ફોનેમ્સ પણ હોઈ શકે છે. N-gram માં 'n' એક સંખ્યાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જે ચોક્કસ નામો તરફ દોરી જાય છે:

• યુનિગ્રામ (n=1): એક જ શબ્દ. (દા.ત., "ધ", "ક્વિક", "બ્રાઉન", "ફોક્સ")
• બિગ્રામ (n=2): બે શબ્દોનો ક્રમ. (દા.ત., "ધ ક્વિક", "ક્વિક બ્રાઉન", "બ્રાઉન ફોક્સ")
• ટ્રિગ્રામ (n=3): ત્રણ શબ્દોનો ક્રમ. (દા.ત., "ધ ક્વિક બ્રાઉન", "ક્વિક બ્રાઉન ફોક્સ")

N-gram ભાષા મોડેલ પાછળનો મૂળભૂત વિચાર એ છે કે આપણે ક્રમમાં આગળના શબ્દની આગાહી 'n-1' શબ્દોને જોઈને કરી શકીએ છીએ જે તેની પહેલાં આવ્યા હતા. વાક્યની સંપૂર્ણ વ્યાકરણ અને અર્થપૂર્ણ જટિલતાને સમજવાનો પ્રયાસ કરવાને બદલે, અમે એક સરળ ધારણા બનાવીએ છીએ જે સમસ્યાની મુશ્કેલીને નાટ્યાત્મક રીતે ઘટાડે છે.

N-grams પાછળનું ગણિત: સંભાવના અને સરળીકરણ

ઔપચારિક રીતે વાક્યની સંભાવનાની ગણતરી કરવા માટે (શબ્દોનો ક્રમ W = w₁, w₂, ..., wₖ), અમે સંભાવનાના સાંકળ નિયમનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ:

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

આ સૂત્ર જણાવે છે કે સમગ્ર ક્રમની સંભાવના એ દરેક શબ્દની શરતી સંભાવનાનું ઉત્પાદન છે, જે તેની પહેલાં આવેલા તમામ શબ્દોને આપવામાં આવે છે. ગાણિતિક રીતે સાઉન્ડ હોવા છતાં, આ અભિગમ અવ્યવહારુ છે. અગાઉના શબ્દોના લાંબા ઇતિહાસને ધ્યાનમાં રાખીને કોઈ શબ્દની સંભાવનાની ગણતરી કરવી (દા.ત., P(word | "ક્વિક બ્રાઉન ફોક્સ આળસુ કૂતરા પર કૂદકો મારે છે અને પછી...")) વિશ્વસનીય અંદાજ બનાવવા માટે પૂરતા ઉદાહરણો શોધવા માટે અસંભવિત રીતે મોટી માત્રામાં ટેક્સ્ટ ડેટાની જરૂર પડશે.

માર્કોવ ધારણા: એક વ્યવહારુ સરળીકરણ

આ તે છે જ્યાં N-gram મોડેલ્સ તેમની સૌથી મહત્વપૂર્ણ ખ્યાલ રજૂ કરે છે: માર્કોવ ધારણા. આ ધારણા જણાવે છે કે શબ્દની સંભાવના ફક્ત અગાઉના શબ્દોની નિશ્ચિત સંખ્યા પર આધારિત છે. અમે ધારીએ છીએ કે તાત્કાલિક સંદર્ભ પૂરતો છે, અને અમે વધુ દૂરના ઇતિહાસને કાઢી શકીએ છીએ.

• બિગ્રામ મોડેલ (n=2) માટે, અમે ધારીએ છીએ કે કોઈ શબ્દની સંભાવના ફક્ત અગાઉના એક શબ્દ પર આધારિત છે:
  P(wᵢ | w₁, ..., wᵢ₋₁) ≈ P(wᵢ | wᵢ₋₁)
• ટ્રિગ્રામ મોડેલ (n=3) માટે, અમે ધારીએ છીએ કે તે અગાઉના બે શબ્દો પર આધારિત છે:
  P(wᵢ | w₁, ..., wᵢ₋₁) ≈ P(wᵢ | wᵢ₋₁, wᵢ₋₂)

આ ધારણા સમસ્યાને કોમ્પ્યુટેશનલી ટ્રેક્ટેબલ બનાવે છે. તેની સંભાવનાની ગણતરી કરવા માટે, આપણે હવે શબ્દનો ચોક્કસ સંપૂર્ણ ઇતિહાસ જોવાની જરૂર નથી, ફક્ત છેલ્લા n-1 શબ્દો જ જોઈએ.

N-gram સંભાવનાઓની ગણતરી કરવી

માર્કોવ ધારણા સાથે, આપણે આ સરળ સંભાવનાઓની ગણતરી કેવી રીતે કરીએ? અમે મહત્તમ સંભાવના અંદાજ (MLE) નામની પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીએ છીએ, જે કહેવાની એક વિચિત્ર રીત છે કે અમને અમારી તાલીમ ટેક્સ્ટ (કોર્પસ) માંથી સીધી સંભાવનાઓ મળે છે.

બિગ્રામ મોડેલ માટે, શબ્દ wᵢ ની સંભાવના શબ્દ wᵢ₋₁ ને અનુસરીને ગણવામાં આવે છે:

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

શબ્દોમાં: શબ્દ A પછી શબ્દ B જોવાની સંભાવના એ સંખ્યા છે કે આપણે જોડી "A B" કેટલી વાર જોઈ તે સંખ્યા દ્વારા વિભાજિત કરવામાં આવે છે કે આપણે શબ્દ "A" ને કુલ કેટલી વાર જોયો.

ચાલો એક નાના કોર્પસનો ઉદાહરણ તરીકે ઉપયોગ કરીએ: "બિલાડી બેઠી. કૂતરો બેઠો."

• ગણતરી("ધ") = 2
• ગણતરી("બિલાડી") = 1
• ગણતરી("કૂતરો") = 1
• ગણતરી("બેઠી") = 2
• ગણતરી("બિલાડી") = 1
• ગણતરી("કૂતરો") = 1
• ગણતરી("બિલાડી બેઠી") = 1
• ગણતરી("કૂતરો બેઠો") = 1

"ધ" પછી "બિલાડી" ની સંભાવના શું છે?
P("બિલાડી" | "ધ") = ગણતરી("બિલાડી") / ગણતરી("ધ") = 1 / 2 = 0.5

"બિલાડી" પછી "બેઠી" ની સંભાવના શું છે?
P("બેઠી" | "બિલાડી") = ગણતરી("બિલાડી બેઠી") / ગણતરી("બિલાડી") = 1 / 1 = 1.0

શરૂઆતથી પગલું-દર-પગલાં અમલીકરણ

હવે ચાલો આ સિદ્ધાંતને વ્યવહારિક અમલીકરણમાં અનુવાદિત કરીએ. અમે ભાષા-અજ્ઞેયવાદી રીતે પગલાંની રૂપરેખા આપીશું, જો કે તર્ક સીધો પાયથોન જેવી ભાષાઓ સાથે મેપ કરે છે.

પગલું 1: ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને ટોકનાઇઝેશન

અમે કંઈપણ ગણતરી કરી શકીએ તે પહેલાં, આપણે આપણા ટેક્સ્ટ કોર્પસને તૈયાર કરવાની જરૂર છે. આ એક નિર્ણાયક પગલું છે જે અમારા મોડેલની ગુણવત્તાને આકાર આપે છે.

1. ટોકનાઇઝેશન: ટેક્સ્ટના બોડીને નાના એકમોમાં વિભાજીત કરવાની પ્રક્રિયા, જેને ટોકન્સ કહેવામાં આવે છે (અમારા કિસ્સામાં, શબ્દો). ઉદાહરણ તરીકે, "બિલાડી બેઠી." ["ધ", "બિલાડી", "બેઠી", "."] બને છે.
2. લોઅરકેસિંગ: બધા ટેક્સ્ટને લોઅરકેસમાં રૂપાંતરિત કરવાની એક સામાન્ય પ્રથા છે. આ મોડેલને "ધ" અને "ધ" ને બે અલગ શબ્દો તરીકે ગણવાથી અટકાવે છે, જે અમારી ગણતરીઓને એકીકૃત કરવામાં અને મોડેલને વધુ મજબૂત બનાવવામાં મદદ કરે છે.
3. સ્ટાર્ટ અને સ્ટોપ ટોકન્સ ઉમેરવું: આ એક નિર્ણાયક તકનીક છે. અમે દરેક વાક્યની શરૂઆતમાં અને અંતમાં વિશેષ ટોકન્સ, જેમ કે <s> (સ્ટાર્ટ) અને </s> (સ્ટોપ), ઉમેરીએ છીએ. શા માટે? આ મોડેલને વાક્યની શરૂઆતમાં કોઈ શબ્દની સંભાવનાની ગણતરી કરવાની મંજૂરી આપે છે (દા.ત., P("ધ" | <s>)) અને સમગ્ર વાક્યની સંભાવનાને વ્યાખ્યાયિત કરવામાં મદદ કરે છે. અમારું ઉદાહરણ વાક્ય "બિલાડી બેઠી." ["<s>", "ધ", "બિલાડી", "બેઠી", ".", "</s>"] બનશે.

પગલું 2: N-grams ની ગણતરી કરવી

એકવાર અમારી પાસે દરેક વાક્ય માટે ટોકન્સની સ્વચ્છ સૂચિ થઈ જાય, પછી આપણે ગણતરીઓ મેળવવા માટે અમારા કોર્પસ દ્વારા પુનરાવર્તન કરીએ છીએ. આ માટે શ્રેષ્ઠ ડેટા સ્ટ્રક્ચર એ શબ્દકોશ અથવા હેશ મેપ છે, જ્યાં કી એ N-grams છે (ટ્યુપલ્સ તરીકે દર્શાવવામાં આવે છે) અને મૂલ્યો તેમની આવૃત્તિઓ છે.

બિગ્રામ મોડેલ માટે, અમને બે શબ્દકોશોની જરૂર પડશે:

• unigram_counts: દરેક વ્યક્તિગત શબ્દની આવૃત્તિ સંગ્રહિત કરે છે.
• bigram_counts: દરેક બે-શબ્દ ક્રમની આવૃત્તિ સંગ્રહિત કરે છે.

તમે તમારા ટોકનાઇઝ્ડ વાક્યો દ્વારા લૂપ કરશો. ["<s>", "ધ", "બિલાડી", "બેઠી", "</s>"] જેવા વાક્ય માટે, તમે:

• યુનિગ્રામ્સ માટે ગણતરીમાં વધારો કરો: "<s>", "ધ", "બિલાડી", "બેઠી", "</s>".
• બિગ્રામ્સ માટે ગણતરીમાં વધારો કરો: ("<s>", "ધ"), ("ધ", "બિલાડી"), ("બિલાડી", "બેઠી"), ("બેઠી", "</s>").

પગલું 3: સંભાવનાઓની ગણતરી કરવી

અમારા ગણતરી શબ્દકોશો ભરાઈ ગયા પછી, અમે હવે સંભાવના મોડેલ બનાવી શકીએ છીએ. અમે આ સંભાવનાઓને બીજા શબ્દકોશમાં સંગ્રહિત કરી શકીએ છીએ અથવા ફ્લાય પર તેમની ગણતરી કરી શકીએ છીએ.

P(word₂ | word₁) ની ગણતરી કરવા માટે, તમે bigram_counts[(word₁, word₂)] અને unigram_counts[word₁] પુનઃપ્રાપ્ત કરશો અને ભાગાકાર કરશો. બધી સંભવિત સંભાવનાઓની પૂર્વ-ગણતરી કરવી અને ઝડપી લુકઅપ્સ માટે તેમને સંગ્રહિત કરવી એ એક સારી પ્રથા છે.

પગલું 4: ટેક્સ્ટ જનરેટ કરવું (એક મનોરંજક એપ્લિકેશન)

તમારા મોડેલને ચકાસવાની એક સરસ રીત એ છે કે તેના દ્વારા નવો ટેક્સ્ટ જનરેટ કરાવવો. આ પ્રક્રિયા નીચે મુજબ કાર્ય કરે છે:

1. પ્રારંભિક સંદર્ભથી શરૂઆત કરો, ઉદાહરણ તરીકે, સ્ટાર્ટ ટોકન <s>.
2. બધા બિગ્રામ્સ જુઓ જે <s> થી શરૂ થાય છે અને તેમની સંકળાયેલ સંભાવનાઓ જુઓ.
3. આ સંભાવના વિતરણના આધારે રેન્ડમલી આગલો શબ્દ પસંદ કરો (ઉચ્ચ સંભાવનાવાળા શબ્દો પસંદ થવાની શક્યતા વધુ છે).
4. તમારો સંદર્ભ અપડેટ કરો. નવા પસંદ કરેલા શબ્દ આગામી બિગ્રામનો પ્રથમ ભાગ બની જાય છે.
5. આ પ્રક્રિયાને ત્યાં સુધી પુનરાવર્તિત કરો જ્યાં સુધી તમે સ્ટોપ ટોકન </s> જનરેટ ન કરો અથવા ઇચ્છિત લંબાઈ સુધી ન પહોંચો.

સરળ N-gram મોડેલ દ્વારા જનરેટ કરાયેલ ટેક્સ્ટ સંપૂર્ણપણે સુસંગત ન હોઈ શકે, પરંતુ તે ઘણીવાર વ્યાકરણની રીતે સંભવિત ટૂંકા વાક્યો ઉત્પન્ન કરશે, જે દર્શાવે છે કે તેણે મૂળભૂત શબ્દ-થી-શબ્દ સંબંધો શીખ્યા છે.

વિરલતાનો પડકાર અને ઉકેલ: સ્મૂથિંગ

જો અમારું મોડેલ પરીક્ષણ દરમિયાન એવા બિગ્રામનો સામનો કરે કે જે તેણે તાલીમ દરમિયાન ક્યારેય જોયો નથી તો શું થશે? ઉદાહરણ તરીકે, જો અમારા તાલીમ કોર્પસમાં ક્યારેય "જાંબલી કૂતરો" શબ્દસમૂહ ન હોય, તો:

ગણતરી("ધ", "જાંબલી") = 0

આનો અર્થ એ થાય છે કે P("જાંબલી" | "ધ") 0 હશે. જો આ બિગ્રામ લાંબા વાક્યનો ભાગ છે જેનું આપણે મૂલ્યાંકન કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છીએ, તો સમગ્ર વાક્યની સંભાવના શૂન્ય થઈ જશે, કારણ કે આપણે બધી સંભાવનાઓને એકસાથે ગુણાકાર કરી રહ્યા છીએ. આ શૂન્ય-સંભાવના સમસ્યા છે, જે ડેટા વિરલતાનું અભિવ્યક્તિ છે. એવી ધારણા કરવી અવાસ્તવિક છે કે અમારા તાલીમ કોર્પસમાં દરેક સંભવિત માન્ય શબ્દ સંયોજન છે.

આનો ઉકેલ સ્મૂથિંગ છે. સ્મૂથિંગનો મુખ્ય વિચાર એ છે કે આપણે જોયેલા N-grams માંથી થોડી માત્રામાં સંભાવના સમૂહ લેવો અને તેને આપણે ક્યારેય ન જોયેલા N-grams માં વિતરિત કરવો. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે કોઈ પણ શબ્દ ક્રમની સંભાવના બરાબર શૂન્ય નથી.

લેપ્લેસ (એડ-વન) સ્મૂથિંગ

સૌથી સરળ સ્મૂથિંગ તકનીક લેપ્લેસ સ્મૂથિંગ છે, જેને એડ-વન સ્મૂથિંગ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. આ વિચાર અત્યંત સાહજિક છે: ઢોંગ કરો કે આપણે દરેક સંભવિત N-gram ને વાસ્તવમાં કર્યું તેના કરતા એક વધુ વખત જોયું છે.

સંભાવના માટેનું સૂત્ર થોડું બદલાય છે. અમે અંશની ગણતરીમાં 1 ઉમેરીએ છીએ. સંભાવનાઓ હજી પણ 1 સુધી ઉમેરાય તેની ખાતરી કરવા માટે, અમે સમગ્ર શબ્દભંડોળ (V) ના કદને છેદમાં ઉમેરીએ છીએ.

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

• ગુણ: અમલમાં મૂકવું ખૂબ જ સરળ છે અને શૂન્ય સંભાવનાઓ ન હોવાની ખાતરી આપે છે.
• વિપક્ષ: તે ઘણીવાર ન જોયેલી ઘટનાઓને ખૂબ જ સંભાવના આપે છે, ખાસ કરીને મોટા શબ્દભંડોળ સાથે. આ કારણોસર, તે ઘણીવાર વધુ અદ્યતન પદ્ધતિઓની તુલનામાં વ્યવહારમાં નબળી કામગીરી કરે છે.

એડ-કે સ્મૂથિંગ

એક નાનો સુધારો એ એડ-કે સ્મૂથિંગ છે, જ્યાં 1 ઉમેરવાને બદલે, આપણે નાનું અપૂર્ણાંક મૂલ્ય 'k' ઉમેરીએ છીએ (દા.ત., 0.01). આ ખૂબ જ સંભાવના સમૂહને ફરીથી સોંપવાની અસરને મર્યાદિત કરે છે.

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

એડ-વન કરતાં વધુ સારું હોવા છતાં, શ્રેષ્ઠ 'k' શોધવો એક પડકાર બની શકે છે. ગુડ-ટ્યુરિંગ સ્મૂથિંગ અને ક્નેસર-નેય સ્મૂથિંગ જેવી વધુ અદ્યતન તકનીકો અસ્તિત્વમાં છે અને તે ઘણા NLP ટૂલકિટમાં પ્રમાણભૂત છે, જે ન જોઈ શકાય તેવી ઘટનાઓની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટે ઘણી વધુ અત્યાધુનિક રીતો પ્રદાન કરે છે.

ભાષા મોડેલનું મૂલ્યાંકન: પર્પ્લેક્સિટી

આપણે કેવી રીતે જાણી શકીએ કે અમારું N-gram મોડેલ સારું છે કે કેમ? અથવા અમારા ચોક્કસ કાર્ય માટે ટ્રિગ્રામ મોડેલ બિગ્રામ મોડેલ કરતા વધુ સારું છે? આપણને મૂલ્યાંકન માટે જથ્થાત્મક મેટ્રિકની જરૂર છે. ભાષા મોડેલો માટે સૌથી સામાન્ય મેટ્રિક પર્પ્લેક્સિટી છે.

પર્પ્લેક્સિટી એ એક માપ છે કે સંભાવના મોડેલ નમૂનાની કેટલી સારી રીતે આગાહી કરે છે. સહજતાથી, તેને મોડેલના ભારિત સરેરાશ શાખા પરિબળ તરીકે વિચારી શકાય છે. જો મોડેલમાં 50 ની પર્પ્લેક્સિટી હોય, તો તેનો અર્થ એ થાય છે કે દરેક શબ્દ પર, મોડેલ એટલું જ મૂંઝવણમાં છે કે જાણે તેણે 50 જુદા જુદા શબ્દોમાંથી સમાનરૂપે અને સ્વતંત્ર રીતે પસંદગી કરવી પડી હોય.

ઓછો પર્પ્લેક્સિટી સ્કોર વધુ સારો છે, કારણ કે તે સૂચવે છે કે મોડેલ પરીક્ષણ ડેટાથી ઓછું "આશ્ચર્યચકિત" છે અને તે ખરેખર જુએ છે તે ક્રમને ઉચ્ચ સંભાવનાઓ સોંપે છે.

પર્પ્લેક્સિટીની ગણતરી પરીક્ષણ સેટની વિપરીત સંભાવના તરીકે કરવામાં આવે છે, જે શબ્દોની સંખ્યા દ્વારા સામાન્ય કરવામાં આવે છે. તે ઘણીવાર સરળ ગણતરી માટે તેના લઘુગણકીય સ્વરૂપમાં દર્શાવવામાં આવે છે. સારી આગાહી શક્તિ ધરાવતું મોડેલ પરીક્ષણ વાક્યોને ઉચ્ચ સંભાવનાઓ સોંપશે, પરિણામે ઓછી પર્પ્લેક્સિટી આવશે.

N-gram મોડેલોની મર્યાદાઓ

તેમના પાયાના મહત્વ હોવા છતાં, N-gram મોડેલોમાં નોંધપાત્ર મર્યાદાઓ છે જેણે NLP ના ક્ષેત્રને વધુ જટિલ આર્કિટેક્ચર્સ તરફ દોરી છે:

• ડેટા વિરલતા: સ્મૂથિંગ સાથે પણ, મોટા N (ટ્રિગ્રામ્સ, 4-ગ્રામ્સ, વગેરે) માટે, સંભવિત શબ્દ સંયોજનોની સંખ્યા વિસ્ફોટ થાય છે. તેમાંના મોટાભાગના માટે વિશ્વસનીય રીતે સંભાવનાઓનો અંદાજ કાઢવા માટે પૂરતો ડેટા હોવો અશક્ય બની જાય છે.
• સંગ્રહ: મોડેલમાં તમામ N-gram ગણતરીઓનો સમાવેશ થાય છે. જેમ જેમ શબ્દભંડોળ અને N વધે છે, આ ગણતરીઓને સંગ્રહિત કરવા માટે જરૂરી મેમરી વિશાળ બની શકે છે.
• લાંબા-અંતરની અવલંબન કેપ્ચર કરવામાં અસમર્થતા: આ તેમની સૌથી નિર્ણાયક ખામી છે. N-gram મોડેલમાં ખૂબ જ મર્યાદિત મેમરી હોય છે. ટ્રિગ્રામ મોડેલ, ઉદાહરણ તરીકે, બે થી વધુ સ્થિતિઓ પહેલાં દેખાયેલા બીજા શબ્દ સાથે કોઈ શબ્દને કનેક્ટ કરી શકતું નથી. આ વાક્ય ધ્યાનમાં લો: "લેખક, જેમણે ઘણી શ્રેષ્ઠ વેચાતી નવલકથાઓ લખી અને દૂરના દેશના એક નાના શહેરમાં દાયકાઓ સુધી રહ્યા, તે અસ્ખલિત ___ બોલે છે." છેલ્લા શબ્દની આગાહી કરવાનો પ્રયાસ કરી રહેલું ટ્રિગ્રામ મોડેલ ફક્ત સંદર્ભ "અસ્ખલિત બોલે છે" જુએ છે. તેને "લેખક" શબ્દ અથવા સ્થાનનું કોઈ જ્ઞાન નથી, જે મહત્વપૂર્ણ સંકેતો છે. તે દૂરના શબ્દો વચ્ચેના અર્થપૂર્ણ સંબંધને કેપ્ચર કરી શકતું નથી.

N-grams થી આગળ: ન્યુરલ લેંગ્વેજ મોડેલોની શરૂઆત

આ મર્યાદાઓએ, ખાસ કરીને લાંબા-અંતરની અવલંબનને હેન્ડલ કરવામાં અસમર્થતાએ, ન્યુરલ લેંગ્વેજ મોડેલોના વિકાસનો માર્ગ મોકળો કર્યો. રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (RNNs), લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી નેટવર્ક્સ (LSTMs) અને ખાસ કરીને હવે પ્રભાવશાળી ટ્રાન્સફોર્મર્સ (જે BERT અને GPT જેવા મોડેલોને શક્તિ આપે છે) આ ચોક્કસ સમસ્યાઓને દૂર કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા હતા.

વિરલ ગણતરીઓ પર આધાર રાખવાને બદલે, ન્યુરલ મોડેલો શબ્દો (એમ્બેડિંગ્સ) ના ગાઢ વેક્ટર રજૂઆતો શીખે છે જે અર્થપૂર્ણ સંબંધોને કેપ્ચર કરે છે. તેઓ ખૂબ લાંબા ક્રમોમાં સંદર્ભને ટ્રેક કરવા માટે આંતરિક મેમરી મિકેનિઝમ્સનો ઉપયોગ કરે છે, જે તેમને માનવ ભાષામાં સહજ જટિલ અને લાંબા-અંતરની અવલંબનને સમજવાની મંજૂરી આપે છે.

નિષ્કર્ષ: NLP નો પાયાનો સ્તંભ

જ્યારે આધુનિક NLP પર મોટા પાયે ન્યુરલ નેટવર્ક્સનું વર્ચસ્વ છે, ત્યારે N-gram મોડેલ ઘણા કાર્યો માટે અનિવાર્ય શૈક્ષણિક સાધન અને આશ્ચર્યજનક રીતે અસરકારક આધારરેખા રહે છે. તે ભાષા મોડેલિંગના મુખ્ય પડકારનો સ્પષ્ટ, અર્થઘટન કરી શકાય તેવો અને કોમ્પ્યુટેશનલી કાર્યક્ષમ પરિચય પૂરો પાડે છે: ભવિષ્યની આગાહી કરવા માટે ભૂતકાળના આંકડાકીય દાખલાઓનો ઉપયોગ કરવો.

શરૂઆતથી N-gram મોડેલ બનાવીને, તમે NLP ના સંદર્ભમાં સંભાવના, ડેટા વિરલતા, સ્મૂથિંગ અને મૂલ્યાંકનની ઊંડી, પ્રથમ-સિદ્ધાંતોની સમજ મેળવો છો. આ જ્ઞાન માત્ર ઐતિહાસિક નથી; તે વૈચારિક આધાર છે જેના પર આધુનિક AI ના ઊંચા ગગનચુંબી ઇમારતો બાંધવામાં આવ્યા છે. તે તમને ભાષાને સંભાવનાઓના ક્રમ તરીકે વિચારવાનું શીખવે છે - એક પરિપ્રેક્ષ્ય જે કોઈપણ ભાષા મોડેલને માસ્ટર કરવા માટે જરૂરી છે, પછી ભલે તે ગમે તેટલું જટિલ હોય.