Coupled pattern learner
কাপল্ড প্যাটার্ন লার্নার (সি. পি. এল) হল একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা বুট-স্ট্র্যাপ লার্নিং পদ্ধতির সাথে সম্পর্কিত শব্দার্থিক প্রবণতার সমস্যা রোধ করতে বিভাগ এবং সম্পর্কগুলির আধা-তত্ত্বাবধানকৃত শিক্ষাকে যুক্ত করে। কাপল্ড প্যাটার্ন লার্নার অনেক লেবেলবিহীন উদাহরণ সহ অল্প সংখ্যক লেবেলযুক্ত উদাহরণ ব্যবহার করে আধা-তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতিগুলি সাধারণত অবিশ্বস্ত কারণ তারা অভ্যন্তরীণভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ, কিন্তু ভুল নিষ্কাশন তৈরি করে। সি. পি. এল একই সাথে বিভিন্ন বিভাগ এবং সম্পর্কের জন্য শ্রেণীবিভাগগুলি শেখার মাধ্যমে এই সমস্যাটি সমাধান করে একটি অন্টোলজি সংজ্ঞায়িত সীমাবদ্ধতার উপস্থিতিতে যা এই শ্রেণীবিভাগগুলির প্রশিক্ষণকে জোড়া দেয়। 2009 সালে অ্যান্ড্রু কার্লসন, জাস্টিন বেটারিজ, এস্তেভাম আর. হ্রুশকা জুনিয়র এবং টম এম. মিচেল এটি চালু করেন। সিপিএল সংক্ষিপ্ত বিবরণ সিপিএল হল আধা-তত্ত্বাবধানে শেখার একটি পদ্ধতি যা অনেক তথ্য আহরণকারীদের প্রশিক্ষণকে সংযুক্ত করে আরও সঠিক ফলাফল দেয়। সিপিএল-এর পিছনে মূল ধারণাটি হল যে 'কোচ'-এর মতো একক ধরনের এক্সট্র্যাক্টরের আধা-তত্ত্বাবধানে প্রশিক্ষণ একই সাথে অনেক এক্সট্র্যাক্টরকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার চেয়ে অনেক বেশি কঠিন যা বিভিন্ন আন্তঃসম্পর্কিত সত্তা এবং সম্পর্কের প্রকারকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই বিভিন্ন সত্তা এবং সম্পর্কের মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে পূর্ব জ্ঞান ব্যবহার করে সি. পি. এল প্রশিক্ষণের সময় লেবেলবিহীন তথ্যকে একটি দরকারী বাধা হিসাবে তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, 'কোচ (x)' মানে 'ব্যক্তি (x)' এবং 'খেলাধুলা নয় (x)'। সিপিএল বিবরণ সিপিএল-এর ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সংযোগ প্রাথমিকভাবে একাধিক ক্রিয়াকলাপের শেখার সংযোগের ধারণার উপর নির্ভর করে যাতে আধা-তত্ত্বাবধানে শেখার সমস্যাটিকে সীমাবদ্ধ করা যায়। সি. পি. এল দুটি উপায়ে শেখা ফাংশনকে সীমাবদ্ধ করে। যুক্তিসঙ্গত সম্পর্ক অনুসারে সম-বৈচিত্র্যের মধ্যে ভাগ করে নেওয়া সম্পর্ক যুক্তির ধরন-পরীক্ষা সম-বৈচিত্র্যের মধ্যে ভাগ করে নেওয়া অনুমান করে যে সত্ত্ববিজ্ঞানের প্রতিটি বৈচিত্র্যের মধ্যে পি-এর অন্যান্য সম-বৈচিত্র্যের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির একটি তালিকা রয়েছে যার সাথে পি পারস্পরিকভাবে একচেটিয়া। যদি এ প্রেডিকেট বি-এর সাথে পারস্পরিক একচেটিয়া হয়, তবে এ-এর ইতিবাচক দৃষ্টান্ত এবং নিদর্শনগুলি নেতিবাচক দৃষ্টান্ত এবং বি-এর জন্য নেতিবাচক নিদর্শন হয়ে ওঠে। উদাহরণস্বরূপ, যদি 'সিটি', উদাহরণস্বরূপ 'বোস্টন' এবং একটি প্যাটার্ন 'মেয়র অফ আর্গ 1', 'সায়েন্টিস্ট'-এর সাথে পারস্পরিক একচেটিয়া হয়, তবে 'বোস্টন' এবং 'মেয়র অফ আর্গ 1' যথাক্রমে 'সায়েন্টিস্ট'-এর জন্য একটি নেতিবাচক উদাহরণ এবং একটি নেতিবাচক প্যাটার্নে পরিণত হবে। উপরন্তু, কিছু বিভাগকে অন্য বিভাগের উপসেট হিসাবে ঘোষণা করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, 'অ্যাথলিট' হল 'ব্যক্তি'-র একটি উপসেট। সম্পর্ক যুক্তি টাইপ-চেকিং এটি একটি টাইপ চেকিং তথ্য যা সম্পর্ক এবং বিভাগগুলির শেখার জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, 'সিইওওএফ' সম্পর্কের যুক্তিগুলি 'ব্যক্তি' এবং 'সংস্থা' বিভাগের বলে ঘোষণা করা হয়। সি. পি. এল এক জোড়া বিশেষ্য বাক্যাংশকে একটি সম্পর্কের উদাহরণ হিসাবে প্রচার করে না যদি না দুটি বিশেষ্য বাক্যাংশকে সঠিক যুক্তির প্রকারের অন্তর্গত হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। অ্যালগরিদমের বিবরণ নিম্নলিখিতটি সিপিএল অ্যালগরিদমের একটি সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ। ইনপুটঃ একটি অন্টোলজি ও, এবং একটি টেক্সট কর্পাস সি আউটপুটঃ i = 1,2-এর জন্য প্রতিটি প্রেডিকেটের জন্য বিশ্বস্ত দৃষ্টান্ত/প্যাটার্ন., φ সম্প্রতি প্রচারিত প্যাটার্ন/দৃষ্টান্ত ব্যবহার করে O ডু এক্সট্রাক্ট প্রার্থী দৃষ্টান্ত/প্রাসঙ্গিক নিদর্শনগুলিতে p-কে পূর্বাভাস দেয়; ফিল্টার প্রার্থীরা যা কাপলিং লঙ্ঘন করে; RANK প্রার্থী দৃষ্টান্ত/নিদর্শন; শীর্ষ প্রার্থীদের প্রচার করে; শেষ প্রান্ত ইনপুটগুলি পার্ট-অফ-স্পিচ ট্যাগ করা বাক্যগুলির একটি বড় সংগ্রহ এবং পূর্বনির্ধারিত বিভাগ, সম্পর্ক, একই-বিরলতা পূর্বাভাসের মধ্যে পারস্পরিক একচেটিয়া সম্পর্ক, কিছু বিভাগের মধ্যে উপসেট সম্পর্ক, সমস্ত পূর্বাভাসের জন্য বীজ দৃষ্টান্ত এবং বিভাগগুলির জন্য বীজ নিদর্শন। প্রার্থী নিষ্কাশন সিপিএল পাঠ্য কর্পাসের সেই নিদর্শনগুলির সাথে সহ-সংঘটিত বিশেষ্য বাক্যাংশগুলি বের করার জন্য নতুন প্রচারিত নিদর্শনগুলি ব্যবহার করে নতুন প্রার্থী দৃষ্টান্তগুলি খুঁজে পায়। সিপিএল এক্সট্র্যাক্ট, বিভাগ দৃষ্টান্ত বিভাগ প্যাটার্ন সম্পর্ক দৃষ্টান্ত সম্পর্ক প্যাটার্ন প্রার্থী ফিল্টারিং প্রার্থী দৃষ্টান্ত এবং প্যাটার্নগুলি উচ্চ নির্ভুলতা বজায় রাখতে এবং অত্যন্ত নির্দিষ্ট প্যাটার্ন এড়াতে ফিল্টার করা হয়। একটি উদাহরণ শুধুমাত্র মূল্যায়নের জন্য বিবেচনা করা হয় যদি এটি পাঠ্য কর্পাসের কমপক্ষে দুটি প্রচারিত নিদর্শনগুলির সাথে সহ-ঘটে এবং যদি সমস্ত প্রচারিত নিদর্শনগুলির সাথে এর সহ-ঘটনা গণনা নেতিবাচক নিদর্শনগুলির সাথে তার সহ-ঘটনা গণনার চেয়ে কমপক্ষে তিনগুণ বেশি হয়। প্রার্থী র্যাঙ্কিং সিপিএল পদোন্নতির নিদর্শনগুলির সংখ্যা ব্যবহার করে র্যাঙ্কিং করে যা তারা সহ-ঘটে যাতে আরও প্যাটার্ন সহ আসা প্রার্থীরা উচ্চতর র্যাঙ্কিং পায়। প্রতিটি প্যাটার্নের নির্ভুলতার একটি অনুমান ব্যবহার করে প্যাটার্নগুলিকে স্থান দেওয়া হয়। প্রার্থী পদোন্নতি সি. পি. এল তাদের মূল্যায়ন স্কোর অনুযায়ী প্রার্থীদের স্থান দেয় এবং প্রতিটি প্রেডিকেটের জন্য সর্বাধিক 100 বার এবং 5টি প্যাটার্নে প্রচার করে। দৃষ্টান্ত এবং নিদর্শনগুলি কেবল তখনই প্রচারিত হয় যখন সেগুলি যথাক্রমে কমপক্ষে দুটি প্রচারিত নিদর্শন বা দৃষ্টান্তের সাথে সহ-ঘটে। সিপিএল-এর লেখকরা মেটা-বুটস্ট্র্যাপ লার্নার (এমবিএল)-এর প্রস্তাবও দিয়েছিলেন। মেটা-বুটস্ট্র্যাপ শিক্ষার্থী একটি মাল্টি-ভিউ সীমাবদ্ধতার সাথে একাধিক নিষ্কাশন কৌশলের প্রশিক্ষণ দেয়, যার জন্য এক্সট্র্যাক্টরদের একমত হওয়া প্রয়োজন। এটি বিদ্যমান এক্সট্রাকশন অ্যালগরিদমগুলির উপরে সংযুক্তি সীমাবদ্ধতাগুলি যুক্ত করে, যখন সেগুলিকে ব্ল্যাক বক্স হিসাবে বিবেচনা করা সম্ভব। এম. বি. এল ধরে নেয় যে বিভিন্ন নিষ্কাশন কৌশল দ্বারা সৃষ্ট ত্রুটিগুলি স্বাধীন। নীচে এম. বি. এল-এর একটি সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ দেওয়া হল। ইনপুটঃ একটি অন্টোলজি ও, এক্সট্র্যাক্টরের একটি সেট ε আউটপুটঃ i = 1,2-এর জন্য প্রতিটি প্রেডিকেটের জন্য বিশ্বস্ত দৃষ্টান্ত, φ o-তে প্রেডিকেট পি-কে পূর্বাভাস দেয়, e-তে এক্সট্র্যাক্টরকে পূর্বাভাস দেয়, সম্প্রতি প্রচারিত দৃষ্টান্তগুলির সাথে ই ব্যবহার করে পি-এর জন্য নতুন প্রার্থী বের করে; ফিল্টার প্রার্থীদের শেষ করুন যারা পারস্পরিক-বর্জন বা টাইপ-চেকিং সীমাবদ্ধতা লঙ্ঘন করে; সমস্ত এক্সট্র্যাক্টর দ্বারা বের করা প্রার্থীদের প্রচার করুন; এম. বি. এল-এর সাথে ব্যবহৃত শেষ প্রান্তের অধস্তন অ্যালগরিদমগুলি নিজেরাই কোনও উদাহরণ প্রচার করে না, তারা প্রতিটি প্রার্থী সম্পর্কে প্রমাণ এম. বি. এল-কে রিপোর্ট করে এবং এম. বি. এল উদাহরণ প্রচারের জন্য দায়ী। অ্যাপ্লিকেশনগুলি তাদের গবেষণাপত্রে লেখকরা ফলাফল উপস্থাপন করেছেন যা সি. পি. এল-এর অর্থগত জ্ঞানের বিদ্যমান ভাণ্ডারে নতুন তথ্য অবদান রাখার সম্ভাবনা দেখায়, ফ্রিবেস আরও দেখুন কো-ট্রেনিং নেভার-এন্ডিং ল্যাঙ্গুয়েজ লার্নিং নোটস রেফারেন্স মেশিন লার্নিং