Information filtering system
তথ্য ফিল্টারিং ব্যবস্থা হল এমন একটি ব্যবস্থা যা কোনও মানব ব্যবহারকারীর কাছে উপস্থাপনের আগে (আধা) স্বয়ংক্রিয় বা কম্পিউটারাইজড পদ্ধতি ব্যবহার করে তথ্য প্রবাহ থেকে অপ্রয়োজনীয় বা অযাচিত তথ্য সরিয়ে দেয়। এর প্রধান লক্ষ্য হল তথ্যের অতিরিক্ত বোঝা পরিচালনা এবং শব্দার্থিক সংকেত-থেকে-শব্দের অনুপাত বৃদ্ধি করা। এটি করার জন্য ব্যবহারকারীর প্রোফাইলকে কিছু রেফারেন্স বৈশিষ্ট্যের সাথে তুলনা করা হয়। এই বৈশিষ্ট্যগুলি তথ্য আইটেম (বিষয়বস্তু-ভিত্তিক পদ্ধতি) বা ব্যবহারকারীর সামাজিক পরিবেশ (সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং পদ্ধতি) থেকে উদ্ভূত হতে পারে। যেখানে তথ্য সম্প্রচারে সংকেত প্রক্রিয়াকরণ ফিল্টারগুলি বিট-স্তরে সিনট্যাক্স-বিঘ্নিত শব্দের বিরুদ্ধে ব্যবহৃত হয়, তথ্য ফিল্টারিংয়ে নিযুক্ত পদ্ধতিগুলি শব্দার্থিক স্তরে কাজ করে। ব্যবহৃত যন্ত্র পদ্ধতির পরিসীমা তথ্য উত্তোলনের মতো একই নীতির উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়। ইমেল স্প্যাম ফিল্টারগুলির ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অ্যাপ্লিকেশন পাওয়া যেতে পারে। সুতরাং, শুধুমাত্র তথ্য বিস্ফোরণের জন্যই কোনও ধরনের ফিল্টার প্রয়োজন হয় না, বরং অসাবধানতাবশত বা বিদ্বেষপূর্ণভাবে ছদ্ম-তথ্যও প্রবর্তিত হয়। উপস্থাপনা স্তরে, তথ্য ফিল্টারিং ব্যবহারকারী-পছন্দ-ভিত্তিক নিউজফিড ইত্যাদির রূপ নেয়। সুপারিশকারী ব্যবস্থা এবং বিষয়বস্তু আবিষ্কারের প্ল্যাটফর্মগুলি হল সক্রিয় তথ্য ফিল্টারিং ব্যবস্থা যা ব্যবহারকারীর আগ্রহী তথ্য আইটেমগুলি (চলচ্চিত্র, টেলিভিশন, সঙ্গীত, বই, সংবাদ, ওয়েব পৃষ্ঠাগুলি) উপস্থাপন করার চেষ্টা করে। এই সিস্টেমগুলি ব্যবহারকারীর দিকে প্রবাহিত তথ্যগুলিতে তথ্য আইটেম যুক্ত করে, ব্যবহারকারীর দিকে প্রবাহিত তথ্য থেকে তথ্য আইটেমগুলি অপসারণের পরিবর্তে। সুপারিশকারী ব্যবস্থা সাধারণত সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং পদ্ধতি বা সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং এবং বিষয়বস্তু-ভিত্তিক ফিল্টারিং পদ্ধতির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে, যদিও বিষয়বস্তু-ভিত্তিক সুপারিশকারী ব্যবস্থা বিদ্যমান। ইন্টারনেটের আবির্ভাবের আগে, ইতিমধ্যে তথ্য ফিল্টার করার বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে; উদাহরণস্বরূপ, সরকারগুলি আনুষ্ঠানিক বা অনানুষ্ঠানিক সেন্সরশিপের মাধ্যমে একটি নির্দিষ্ট দেশে তথ্যের প্রবাহকে নিয়ন্ত্রণ ও সীমাবদ্ধ করতে পারে। অন্যদিকে, আমরা তথ্য ফিল্টার সম্পর্কে কথা বলতে চলেছি যদি আমরা সংবাদপত্রের সম্পাদক এবং সাংবাদিকদের উল্লেখ করি যখন তারা এমন একটি পরিষেবা প্রদান করে যা তাদের মক্কেল, বই, ম্যাগাজিন, সংবাদপত্র, রেডিও শ্রোতা এবং টিভি দর্শকদের জন্য সবচেয়ে মূল্যবান তথ্য নির্বাচন করে। এই ফিল্টারিং অপারেশন স্কুল এবং বিশ্ববিদ্যালয়গুলিতেও উপস্থিত রয়েছে যেখানে এই পরিষেবার গ্রাহকদের, শিক্ষার্থীদের একাডেমিক মানদণ্ডের ভিত্তিতে সহায়তা প্রদানের জন্য তথ্যের একটি নির্বাচন রয়েছে। ইন্টারনেটের আবির্ভাবের সাথে সাথে এটি সম্ভব যে যে কেউ কম খরচে যা চায় তা প্রকাশ করতে পারে। এইভাবে, এটি কম দরকারী তথ্য উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে এবং ফলস্বরূপ মানসম্মত তথ্য প্রচার করা হয়। এই সমস্যার সাথে, এটি নতুন ফিল্টারিং উদ্ভাবন করতে শুরু করে যার সাহায্যে আমরা প্রতিটি নির্দিষ্ট বিষয়ের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সহজেই এবং দক্ষতার সাথে পেতে পারি। অপারেশন এই শৈলীর একটি ফিল্টারিং সিস্টেমে বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম রয়েছে যা মানুষকে সবচেয়ে মূল্যবান তথ্য খুঁজে পেতে সহায়তা করে, তাই আপনি যে সীমিত সময়টি পড়তে/শুনতে/দেখতে উৎসর্গ করতে পারেন, তা সঠিকভাবে সবচেয়ে আকর্ষণীয় এবং মূল্যবান নথিতে পরিচালিত হয়। এই ফিল্টারগুলি ঠিক করা মেইলে গোষ্ঠী বার্তাগুলির পাশাপাশি সঠিক এবং বোধগম্য উপায়ে তথ্য সংগঠিত এবং গঠন করতেও ব্যবহৃত হয়। ইন্টারনেটে সার্চ ইঞ্জিন থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের জন্য এই ফিল্টারগুলি অপরিহার্য। ওয়েব ডকুমেন্ট ডাউনলোড এবং আরও দক্ষ বার্তা পেতে প্রতিদিন ফিল্টারিংয়ের কার্যকারিতা উন্নত হয়। মানদণ্ড এই ধাপে ব্যবহৃত মানদণ্ডগুলির মধ্যে একটি হল জ্ঞান ক্ষতিকারক কিনা, জ্ঞান ধারণার সাথে বা ছাড়াই আরও ভাল বোঝার অনুমতি দেয় কিনা। এই ক্ষেত্রে তথ্য ফিল্টারিংয়ের কাজটি জ্ঞানের সাথে ক্ষতিকারক তথ্য হ্রাস বা নির্মূল করা। শিক্ষণ ব্যবস্থা সাধারণ নিয়মে, মূলত তিনটি মৌলিক পর্যায় নিয়ে গঠিত একটি শিক্ষণ বিষয়বস্তু ব্যবস্থাঃ প্রথমত, এমন একটি ব্যবস্থা যা একটি নির্দিষ্ট কাজের সমাধান প্রদান করে। পরবর্তীকালে, এটি মূল্যায়নের মানদণ্ডের মধ্য দিয়ে যায় যা সমস্যার সমাধানের ক্ষেত্রে পূর্ববর্তী পর্যায়ের কার্যকারিতা পরিমাপ করবে। অ্যাকুইজিশন মডিউল যা এর আউটপুট জ্ঞান অর্জন করে যা প্রথম পর্যায়ের সিস্টেম সলভারে ব্যবহৃত হয়। ভবিষ্যৎ বর্তমানে সমস্যা হল তথ্য ফিল্টার করার সর্বোত্তম উপায় খুঁজে বের করা নয়, বরং ব্যবহারকারীদের তথ্যের প্রয়োজনীয়তা স্বাধীনভাবে শেখার জন্য এই ব্যবস্থাগুলির প্রয়োজন। কেবল ফিল্টারিং প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করার জন্যই নয়, ফিল্টারটির নির্মাণ এবং অভিযোজনও। এর উপর ভিত্তি করে কিছু শাখা, যেমন পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং, প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং ডেটা মাইনিং, তথ্য ফিল্টার বিকাশের ভিত্তি যা অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে প্রদর্শিত হয় এবং মানিয়ে নেয়। শেখার প্রক্রিয়াটি চালানোর জন্য, তথ্যের কিছু অংশ প্রাক-ফিল্টার করতে হবে, যার অর্থ হল ইতিবাচক এবং নেতিবাচক উদাহরণ রয়েছে যা আমরা প্রশিক্ষণের তথ্য নামে অভিহিত করেছি, যা বিশেষজ্ঞদের দ্বারা বা সাধারণ ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে প্রতিক্রিয়ার মাধ্যমে তৈরি করা যেতে পারে। ত্রুটি ডেটা প্রবেশ করার সাথে সাথে সিস্টেমে নতুন নিয়ম অন্তর্ভুক্ত করা হয়; যদি আমরা বিবেচনা করি যে এই ডেটা প্রশিক্ষণ ডেটা তথ্যকে সাধারণীকরণ করতে পারে, তবে আমাদের সিস্টেমের বিকাশের মূল্যায়ন করতে হবে এবং নতুন তথ্যের বিভাগগুলির সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সিস্টেমের ক্ষমতা পরিমাপ করতে হবে। "টেস্ট ডেটা" নামে একটি নতুন সিরিজে প্রশিক্ষণের তথ্যকে পৃথক করে এই পদক্ষেপটি সরলীকৃত করা হয়েছে যা আমরা ত্রুটির হার পরিমাপ করতে ব্যবহার করব। সাধারণ নিয়ম হিসাবে, ত্রুটির প্রকারের (মিথ্যা ইতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক) মধ্যে পার্থক্য করা গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, শিশুদের জন্য বিষয়বস্তুর সমষ্টির ক্ষেত্রে, কিছু যথাযথ তথ্য ফেলে দেওয়ার ভুলের চেয়ে তাদের জন্য উপযুক্ত নয় এমন তথ্য, যা সহিংসতা বা পর্নোগ্রাফি দেখায়, তা পাস করার অনুমতি দেওয়ার মতো একই গুরুত্ব নেই। ত্রুটির হার কমাতে এবং মানুষের মতো শেখার ক্ষমতা সহ এই ব্যবস্থাগুলির উন্নতির জন্য আমাদের এমন ব্যবস্থাগুলির বিকাশ প্রয়োজন যা মানুষের জ্ঞানীয় দক্ষতার অনুকরণ করে, যেমন প্রাকৃতিক-ভাষা বোঝা, সাধারণ অর্থ ক্যাপচার করা এবং তথ্যের শব্দার্থবিদ্যা অর্জনের জন্য উন্নত প্রক্রিয়াকরণের অন্যান্য রূপ। ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি আজকাল, তথ্য ফিল্টারগুলি বিকাশের জন্য অসংখ্য কৌশল রয়েছে, এর মধ্যে কয়েকটি বিভিন্ন পরীক্ষায় 10 শতাংশেরও কম ত্রুটির হারে পৌঁছায়। এই কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে ডিসিশন ট্রি, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, নিউরাল নেটওয়ার্ক, বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক, লিনিয়ার ডিস্ক্রিমিন্যান্টস, লজিস্টিক রিগ্রেশন ইত্যাদি। বর্তমানে, এই কৌশলগুলি বিভিন্ন প্রয়োগে ব্যবহৃত হয়, কেবল ওয়েব প্রসঙ্গেই নয়, কণ্ঠস্বর স্বীকৃতি, টেলিস্কোপিক জ্যোতির্বিজ্ঞানের শ্রেণিবিন্যাস বা আর্থিক ঝুঁকির মূল্যায়নের মতো বিষয়গত বিষয়গুলিতেও। আরও দেখুন তথ্যসূত্র হানানি, ইউ., শাপিরা, বি., শোভাল, পি. (2001) তথ্য ফিল্টারিংঃ সমস্যা, গবেষণা এবং ব্যবস্থার সংক্ষিপ্ত বিবরণ। ব্যবহারকারী মডেলিং এবং ব্যবহারকারী-অভিযোজিত মিথস্ক্রিয়া, 11, পৃ. 203-259। http://www.infoworld.com/d/developer-world/human-information-filter-813 বাইরের লিঙ্কগুলি ইনফোওয়ার্ল্ড আই. ই. ই. এক্স. ইনফরমেশন সিস্টেমগুলি অন্বেষণ করুন ফিল্টার প্রকার অনুসারে সামাজিক তথ্য প্রক্রিয়াকরণ সফ্টওয়্যার