ജെൻസിം

സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്‌കരണത്തിനും ടെക്‌സ്‌റ്റ് മൈനിംഗിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന രേഖകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ടെക്‌സ്‌റ്റിൽ നിന്ന് എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്‌ത സവിശേഷതകൾക്കുമുള്ള ഒരു സൗജന്യ പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ് ജെൻസിം. Radim Řehůřek ഉം RaRe Technologies-ലെ അദ്ദേഹത്തിന്റെ സംഘവുമാണ് ഇത് വികസിപ്പിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത്. വിവിധ വലുപ്പത്തിലുള്ള വിഷയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് വിശ്വസനീയവും കാര്യക്ഷമവും വിപുലീകരിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു ചട്ടക്കൂട് പ്രദാനം ചെയ്യുന്നതിനാണ് ജെൻസിം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. സ്കേലബിളിറ്റി, പ്രകടനം, എളുപ്പത്തിലുള്ള വിന്യാസം എന്നിവയിലാണ് ഇതിന്റെ ഊന്നൽ.

രേഖകൾ തമ്മിലുള്ള 'ദൂരം' അല്ലെങ്കിൽ 'സാദൃശ്യം' എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ജെൻസിം, അത് ടെക്‌സ്‌റ്റിന്റെ ഒരു കോർപ്പസ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രമാണങ്ങളുടെ ശേഖരത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഡോക്യുമെന്റുകൾ തമ്മിലുള്ള ദൂരം അളക്കാൻ ഇത് ഡോക്യുമെന്റുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡോക്യുമെന്റുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ജെൻസിം രണ്ട് പ്രധാന സമീപനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു: വിഷയ മോഡലുകൾ (LDA, LSI), വേഡ് എംബെഡിംഗുകൾ (word2vec, glove).

ഒരു ഡോക്യുമെന്റിനെ ഒരു 'പദങ്ങളുടെ ബാഗ്'-അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഘടനയില്ലാതെ വേഡ് ടോക്കണുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ആയി പ്രതിനിധീകരിക്കാം എന്ന അനുമാനത്തിലാണ് വിഷയ മോഡലുകൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഓരോ വാക്കും ഒരു വിഷയവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ വിഷയ മാതൃക ഡോക്യുമെന്റിലെ ഓരോ വിഷയത്തിനും ഒരു ഭാരം നൽകുന്നു. ഈ തൂക്കങ്ങൾ പിന്നീട് ഡോക്യുമെന്റുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാനും ഏത് വാക്കുകളും വിഷയങ്ങളും കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമുള്ളതാണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനും ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

വാക്കുകളുടെ ഒരു ബാഗ് എന്നതിലുപരി വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള സന്ദർഭവും അർത്ഥ ബന്ധങ്ങളും കണക്കിലെടുക്കുന്ന കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രതിനിധാനങ്ങളാണ് വേഡ് എംബെഡിംഗുകൾ. വേഡ് എംബെഡിംഗുകൾ ഭാഷയുടെ കൂടുതൽ കൃത്യമായ വ്യാഖ്യാനം നൽകുന്നു, അതിനാലാണ് അവ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലും ടെക്സ്റ്റ് മൈനിംഗിലും ജനപ്രിയമായത്. വാക്കുകളിൽ നിന്ന് ഫീച്ചർ വെക്‌ടറുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ വേഡ് എംബെഡിംഗുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് വാക്കുകളും പ്രമാണങ്ങളും തമ്മിലുള്ള സാമ്യം താരതമ്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു.

സ്ട്രീമിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, API ആക്‌സസ് എന്നിവ പോലുള്ള സഹായകരമായ നിരവധി യൂട്ടിലിറ്റികളും ജെൻസിം നൽകുന്നു. കൂടാതെ, വേഗത്തിലും വേദനയില്ലാതെയും ശക്തമായ ടെക്‌സ്‌റ്റ് മൈനിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്കും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും ഇടയിൽ അതിന്റെ എളുപ്പത്തിലുള്ള ഉപയോഗം ഇതിനെ ജനപ്രിയമാക്കുന്നു.