एन-ग्राम के बारे में संक्षिप्त जानकारी
एन-ग्राम किसी दिए गए टेक्स्ट या भाषण के नमूने से 'एन' आइटम के सन्निहित अनुक्रम हैं। इनका व्यापक रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), सांख्यिकीय भाषा मॉडलिंग और पैटर्न पहचान में उपयोग किया जाता है। आकार 1 के एन-ग्राम को "यूनीग्राम" कहा जाता है, आकार 2 को "बिग्राम" कहा जाता है, आकार 3 को "ट्रिग्राम" कहा जाता है, इत्यादि।
एन-ग्राम की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
एन-ग्राम की शुरुआत हार्वर्ड के गणितज्ञ और क्रिप्टोएनालिस्ट वॉरेन वीवर ने 1949 में सांख्यिकीय मशीन अनुवाद में अपने काम के हिस्से के रूप में की थी। इस अवधारणा को बाद में औपचारिक रूप दिया गया और यह कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान और पैटर्न पहचान के विभिन्न क्षेत्रों में केंद्रीय बन गया।
एन-ग्राम के बारे में विस्तृत जानकारी: विषय का विस्तार
एन-ग्राम का उपयोग विभिन्न कम्प्यूटेशनल क्षेत्रों में किया जाता है, मुख्य रूप से भाषा मॉडलिंग और टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए। इनका उपयोग अनुक्रम में पूर्ववर्ती शब्दों के आधार पर किसी शब्द की घटना की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, जिससे टेक्स्ट पूर्णता, वाक् पहचान और अनुवाद जैसे अनुप्रयोगों में सुविधा होती है।
भाषा मॉडलिंग
एन-ग्राम का उपयोग किसी शब्द अनुक्रम की संभावना की गणना करने के लिए किया जाता है, जो सांख्यिकीय भाषा मॉडल बनाने में मदद करता है। शब्द अनुक्रमों की आवृत्ति और संभावना की जांच करके, ये मॉडल भाषण पहचान और मशीन अनुवाद जैसे अनुप्रयोगों का समर्थन करते हैं।
पाठ प्रसंस्करण
पाठ प्रसंस्करण में, एन-ग्राम संदर्भ और सह-घटना पैटर्न प्रदान करते हैं, जो भावना विश्लेषण, स्पैम फ़िल्टरिंग और खोज अनुकूलन में सहायता करते हैं।
एन-ग्राम की आंतरिक संरचना: एन-ग्राम कैसे काम करते हैं
एन-ग्राम की आंतरिक संरचना में 'एन' शब्दों या प्रतीकों का एक क्रम होता है। उदाहरण के लिए, ट्रिग्राम (3-ग्राम) "आई लव कॉफ़ी" में लगातार तीन शब्द होते हैं। प्रत्येक एन-ग्राम की संभावना की गणना आवृत्ति गणना और अधिकतम संभावना अनुमान का उपयोग करके की जा सकती है।
एन-ग्राम की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
- सादगी: गणना करना और समझना आसान है।
- स्केलेबिलिटी: किसी भी 'n' मान तक विस्तारित किया जा सकता है।
- संदर्भ संवेदनशीलता: उच्च 'n' मान अधिक संदर्भ प्रदान करते हैं, लेकिन विरलता संबंधी समस्याएं पैदा कर सकते हैं।
- बहुमुखी प्रतिभा: भाषा प्रसंस्करण, जैव सूचना विज्ञान आदि जैसे विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है।
एन-ग्राम के प्रकार: श्रेणियाँ और उदाहरण
| प्रकार | उदाहरण |
|---|---|
| यूनिग्राम | (मुझे कॉफ़ी पसंद है) |
| बाइग्राम | (मैं, प्यार करता हूँ), (प्यार, कॉफ़ी) |
| त्रिग्राम | (मुझे कॉफ़ी पसंद है) |
| 4-ग्राम | (मुझे, काली, कॉफी, बहुत, पसंद, है) |
| … | … |
एन-ग्राम का उपयोग करने के तरीके, समस्याएं और उनके समाधान
उपयोग:
- पाठ वर्गीकरण
- भावनाओं का विश्लेषण
- वाक् पहचान
- मशीन अनुवाद
समस्या:
- डेटा विरलता: दुर्लभ एन-ग्राम से कम्प्यूटेशनल समस्याएं उत्पन्न हो सकती हैं।
- कम्प्यूटेशनल लागत: उच्च 'n' मान जटिलता बढ़ा सकते हैं।
समाधान:
- चौरसाई तकनीक: डेटा विरलता को संभालने के लिए.
- 'एन' को सीमित करना: कम्प्यूटेशनल लागत का प्रबंधन करना।
मुख्य विशेषताएँ और समान शब्दों के साथ तुलना
| विशेषता | एन-ग्राम | मार्कोव चेन | बैग कई शब्द |
|---|---|---|---|
| प्रसंग | हाँ | सीमित | नहीं |
| आदेश | हाँ | हाँ | नहीं |
| कम्प्यूटेशनल | मध्यम | कम | कम |
एन-ग्राम से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
एन-ग्राम का विकास जारी है, डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क जैसे उभरते क्षेत्रों में इसके अनुप्रयोग हैं। उच्च-आयामी एन-ग्राम पर शोध और अन्य मॉडलों के साथ एकीकरण अधिक सटीक और संदर्भ-जागरूक भविष्यवाणियों का वादा करता है।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या एन-ग्राम के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
प्रॉक्सी सर्वर, जैसे कि OneProxy द्वारा प्रदान किए गए, N-ग्राम मॉडलिंग के लिए बड़े पैमाने पर डेटा के संग्रह और विश्लेषण की सुविधा प्रदान कर सकते हैं। IP पते को छिपाकर और गुमनामी सुनिश्चित करके, प्रॉक्सी सर्वर टेक्स्ट डेटा की वैध वेब स्क्रैपिंग की अनुमति देते हैं, जिसे अंतर्दृष्टि और रुझानों के लिए N-ग्राम मॉडल का उपयोग करके संसाधित किया जा सकता है।
सम्बंधित लिंक्स
अस्वीकरण: यह लेख शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए है। OneProxy एन-ग्राम या प्रॉक्सी सर्वर से संबंधित किसी भी अनैतिक या अवैध गतिविधियों को बढ़ावा या समर्थन नहीं करता है। हमेशा लागू कानूनों और वेबसाइट की सेवा की शर्तों का पालन करें।
