Automatic acquisition of lexicon
অভিধানের স্বয়ংক্রিয় অধিগ্রহণ একটি কম্পিউটারাইজড প্রক্রিয়া যা একটি ভাষার জটিল রূপতাত্ত্বিক অভিধানের বিকাশের জন্য ব্যবহৃত হয়। অভিধানটি এনএলপি (ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং)-এর জন্য অপরিহার্য, পাশাপাশি যে কোনও ওয়াইড-কভারেজ পার্সারের জন্য একটি পূর্বশর্ত। দুটি প্রধান প্রয়োজনীয়তা কাঁচা কর্পাস এবং ভাষার রূপতাত্ত্বিক বর্ণনাকে উপস্থাপন করে। উদ্দেশ্য হল লেম্মা প্রদান করা যা কর্পাসের মধ্যে ঘটে যাওয়া সমস্ত শব্দের ব্যাখ্যায় কাজ করবে। একটি মানসম্পন্ন অভিধান অর্জনের জন্য উত্পাদিত লেম্মাগুলিকে ম্যানুয়ালি বৈধ করা এবং পুরো প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকবার পুনরাবৃত্তি করা প্রয়োজন। প্রক্রিয়াটি উন্মুক্ত শব্দ শ্রেণীর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে (যেমন। বিশেষ্য, বিশেষণ, ক্রিয়া)। বন্ধ ক্লাস (যেমন। উপসর্গ, সর্বনাম, সংখ্যা) বাদ দেওয়া হয়েছে। এই পদ্ধতিটি স্লোভাক, রাশিয়ান বা ক্রোয়েশিয়ানের মতো সমৃদ্ধ অঙ্গসংস্থানযুক্ত ভাষাগুলির ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। স্লোভাক ভাষায় প্রয়োগ করা, একটি প্রতিফলিত ভাষা হওয়ায়, স্বয়ংক্রিয় অধিগ্রহণটি প্রতিফলিত অঙ্গসংস্থানের পাশাপাশি উদ্ভূত অঙ্গসংস্থানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই বিষয়টি ব্যবহারকারীদের উদ্ভূত সম্পর্ক সম্পর্কে তথ্য খুঁজে বের করতে সক্ষম করে (যেমন। অভিধানে বিশেষণ, উপসর্গ)। উদাহরণস্বরূপ, স্লোভাক শব্দ কর্পুসোভি হল কর্পাসের একটি বিশেষণ। কর্পাস)। তিন-ধাপের লুপ বেনোইট সাগোটের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে, লেম্মা অর্জনের সাথে জড়িত তিনটি পর্যায় রয়েছেঃ প্রজন্ম এবং প্রতিফলন 2। র্যাঙ্কিং 3। ম্যানুয়াল বৈধতা যত বেশি পুনরাবৃত্তি করা হবে, তত বেশি সঠিক অভিধান পাওয়া যাবে। প্রতিটি পুনরাবৃত্তির জন্য একটি ম্যানুয়াল বৈধকারী দ্বারা প্রদত্ত তথ্য অপরিহার্য। জেনারেশন এবং ইনফ্লেকশন প্রথমত, সমস্ত শব্দ যা বদ্ধ শব্দ শ্রেণীর (সর্বনাম, উপসর্গ, সংখ্যা) প্রতিনিধিত্ব করে তা প্রদত্ত কর্পাস থেকে ম্যানুয়ালি বাদ দেওয়া হয়। কর্পাস-এ তাদের ঘটনার সংখ্যা প্রদান করা হয়। তারপর আসে স্বয়ংক্রিয় প্রজন্ম, যখন কোনও ভাষার রূপতাত্ত্বিক বর্ণনা অনুযায়ী অনুমানমূলক লেম্মা তৈরি করা হয়। উৎপন্ন লেম্মাগুলি ফলস্বরূপ প্রতিফলিত হচ্ছে, যাতে তাদের সমস্ত প্রতিফলিত রূপগুলি নির্মিত হয়। প্রাপ্ত রূপগুলি সংশ্লিষ্ট লেম্মা এবং একটি রূপতাত্ত্বিক ট্যাগের সাথে যুক্ত। র্যাঙ্কিং একটি সম্ভাব্য মডেল তৈরি করা হয়েছিল, যা একটি ফিক্স-পয়েন্ট অ্যালগরিদম দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়েছিল, প্রথম ধাপে উত্পন্ন অনুমানমূলক লেমাসকে র্যাঙ্ক করার জন্য। সেরা র্যাঙ্কিং প্রাপ্ত লেম্মা আদর্শভাবে সঠিক হবে বলে আশা করা হয়, যেখানে সর্বনিম্ন র্যাঙ্কিং প্রাপ্তরা ভুল হতে থাকে। ম্যানুয়াল ভ্যালিডেশন পূর্ববর্তী ধাপে তৈরি সেরা-র্যাঙ্কযুক্ত লেম্মাগুলির সঠিকতা ম্যানুয়াল ভ্যালিডেটর দ্বারা পরীক্ষা করা হয়, যিনি একজন স্থানীয় বক্তা হওয়া উচিত। এই পর্যায়ে লেমা তিনটি বিভাগে বিভক্তঃ-বৈধ লেমা, অভিধানের সাথে সংযুক্ত-বৈধ ফর্ম দ্বারা উত্পন্ন ভুল লেমা (পরে অন্য লেমার সাথে যুক্ত)-অবৈধ ফর্ম দ্বারা উত্পন্ন ভুল লেমা (এগুলি বাদ দেওয়া দরকার) ভবিষ্যতের উন্নয়ন স্বয়ংক্রিয় অধিগ্রহণ, অভিধানের বিশুদ্ধ ম্যানুয়াল বিকাশের তুলনায়, ভবিষ্যতের বিকাশের কথা বিবেচনা করে, আশাব্যঞ্জক বলে মনে হয়, কারণ স্বল্প বৈধতার সময় প্রয়োজন এবং তুলনামূলকভাবে কম পরিমাণে মানব শ্রম জড়িত। তথ্যসূত্র বাইরের লিঙ্ক বেনোইট সাগোট প্রকাশনা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ