সিম্যান্টিক সার্চের ৪ যুগ: কীওয়ার্ড থেকে ট্রান্সফরমার!
সিম্যান্টিক সার্চ কীভাবে সহজ কীওয়ার্ড ম্যাচিং থেকে আধুনিক ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক ভাষা বোঝার দিকে বিবর্তিত হয়েছে, তা নিয়ে একটি হ্যান্ডস-অন টিউটোরিয়াল তুলে ধরেছে Towards Data Science।
সিম্যান্টিক সার্চ কীভাবে সহজ কীওয়ার্ড ম্যাচিং থেকে আধুনিক ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক ভাষা বোঝার দিকে বিবর্তিত হয়েছে, তা নিয়ে একটি হ্যান্ডস-অন টিউটোরিয়াল তুলে ধরেছে Towards Data Science।
প্রযুক্তি বিশ্বে সার্চ ইঞ্জিনের বিবর্তন একটি চমকপ্রদ যাত্রা। আজকের দিনে আমরা যখন কোনো কিছু খুঁজতে গিয়ে ‘গুগল করছি’, তখন পেছনে যে জটিল প্রক্রিয়া কাজ করে, তা সহজ কীওয়ার্ড ম্যাচিং থেকে শুরু করে ভাষার গভীর বোধগম্যতা পর্যন্ত বিস্তৃত। সম্প্রতি Towards Data Science-এ প্রকাশিত একটি নিবন্ধ এই বিবর্তনেরই চারটি প্রজন্মকে ধাপে ধাপে তুলে ধরেছে, এবং সবচেয়ে মজার বিষয় হলো, আপনি নিজেও পাইথন ব্যবহার করে হাতে-কলমে সেগুলো তৈরি করতে পারবেন।
নিবন্ধটি শুরু হয়েছে TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) দিয়ে, যা সার্চের প্রথম প্রজন্মের প্রতিনিধি। এই পদ্ধতিতে কীওয়ার্ডের ফ্রিকোয়েন্সি এবং ডকুমেন্টে তার গুরুত্বের ভিত্তিতে ফলাফল দেখানো হয়। এরপর আসে BM25, যা TF-IDF-এর একটি উন্নত সংস্করণ, এবং এটি দীর্ঘদিন ধরে সার্চ ইঞ্জিনের মূল ভিত্তি ছিল। তৃতীয় প্রজন্মে আমরা পাই Word Embeddings, যেখানে Word2Vec বা GloVe-এর মতো মডেল ব্যবহার করে শব্দের অর্থগত সম্পর্ক বোঝা যায়। যেমন, ‘রাজা’ এবং ‘বাদশাহ’ শব্দ দুটি ভিন্ন হলেও তাদের ভেক্টর একই রকম হবে। সবশেষে, চতুর্থ প্রজন্মের ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেল, যেমন BERT, যা পুরো বাক্যের প্রসঙ্গ বুঝতে পারে এবং প্রশ্নের সঠিক উত্তর দিতে পারে। লেখক প্রতিটি ধাপের জন্য পাইথন কোড এবং উদাহরণ দিয়েছেন, যা শিক্ষার্থী ও পেশাদারদের জন্য অত্যন্ত কার্যকর।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই নিবন্ধটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের দেশে ই-কমার্স, নিউজ পোর্টাল এবং শিক্ষা খাতে সার্চের ব্যবহার দিন দিন বাড়ছে। কিন্তু বেশিরভাগ বাংলা কন্টেন্ট এখনও কীওয়ার্ড-ভিত্তিক সার্চের উপর নির্ভরশীল। ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে বাংলা ভাষার জন্য আরও উন্নত সার্চ সিস্টেম তৈরি করা সম্ভব, যা ব্যবহারকারীদের প্রকৃত চাহিদা বুঝতে পারবে। উদাহরণস্বরূপ, ‘ঢাকার সেরা রেস্টুরেন্ট’ সার্চ করলে শুধু ‘ঢাকা’ এবং ‘রেস্টুরেন্ট’ শব্দ থাকা পেজ নয়, বরং রেটিং, লোকেশন এবং রিভিউ বিবেচনা করে সঠিক ফলাফল দেখানো যাবে।
সার্বিকভাবে, এই টিউটোরিয়ালটি শুধু ইতিহাস নয়, বরং ভবিষ্যতের সার্চ প্রযুক্তির বীজও বপন করে। যেকোনো ডেভেলপার বা ডেটা সায়েন্টিস্টের জন্য এটি একটি মূল্যবান সম্পদ, যা তাদের নিজস্ব প্রকল্পে প্রয়োগ করতে পারবেন।
আরও পড়ুন
মূল প্রতিবেদন: Towards Data Science
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...