tayabourrg
2023-11-13, 06:41 PM
বহুভাষিক নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন (nmt) পরিষেবাগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় পাঠ্য অনুবাদ করতে উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কৌশল ব্যবহার করে। এনএমটি সিস্টেম, যেগুলি বহুভাষিক সহ, গভীর শিক্ষার মডেলগুলির উপর নির্মিত, এবং তারা ঐতিহ্যগত নিয়ম-ভিত্তিক বা পরিসংখ্যানগত মেশিন অনুবাদ পদ্ধতির থেকে আলাদা। বহুভাষিক nmt পরিষেবাগুলি কীভাবে কাজ করে তার একটি সাধারণ ওভারভিউ এখানে রয়েছে:
নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার:
বহুভাষিক nmt সিস্টেমগুলি সাধারণত নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, যেমন পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (rnn) বা ট্রান্সফরমার মডেলের মতো আরও উন্নত আর্কিটেকচার। ট্রান্সফরমার, মনোযোগের প্রক্রিয়া সহ, ভাষাতে দীর্ঘ-পরিসর নির্ভরতা ক্যাপচার করার ক্ষমতার জন্য জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে।
সমান্তরাল ডেটা সহ প্রশিক্ষণ:
সিস্টেমটি বৃহৎ সমান্তরাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত, যা একাধিক ভাষায় জোড়া বাক্য নিয়ে গঠিত। এক ভাষার প্রতিটি বাক্য অন্য ভাষায় অনুবাদের সাথে মিলে যায়। বিভিন্ন ভাষায় শব্দ এবং বাক্যাংশের মধ্যে সম্পর্ক শিখতে মডেলের জন্য এই প্রশিক্ষণের ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এম্বেডিং এবং প্রতিনিধিত্ব:
নিউরাল নেটওয়ার্ক উচ্চ-মাত্রিক স্থানে অবিচ্ছিন্ন ভেক্টর হিসাবে শব্দ এবং বাক্যাংশগুলিকে উপস্থাপন করতে শেখে, যা এম্বেডিং নামে পরিচিত। এই এমবেডিংগুলি বিভিন্ন ভাষার শব্দের মধ্যে শব্দার্থগত মিল এবং সম্পর্ককে ক্যাপচার করে।
এনকোডার-ডিকোডার আর্কিটেকচার:
সাধারণ আর্কিটেকচারে একটি এনকোডার-ডিকোডার কাঠামো থাকে। এনকোডার উৎস ভাষায় ইনপুট বাক্য প্রক্রিয়া করে এবং একটি প্রসঙ্গ ভেক্টর তৈরি করে যা শব্দার্থিক তথ্যকে এনক্যাপসুলেট করে। ডিকোডার তখন এই প্রসঙ্গ ভেক্টর ব্যবহার করে টার্গেট ভাষায় অনুবাদিত বাক্য তৈরি করে।1
নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার:
বহুভাষিক nmt সিস্টেমগুলি সাধারণত নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, যেমন পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (rnn) বা ট্রান্সফরমার মডেলের মতো আরও উন্নত আর্কিটেকচার। ট্রান্সফরমার, মনোযোগের প্রক্রিয়া সহ, ভাষাতে দীর্ঘ-পরিসর নির্ভরতা ক্যাপচার করার ক্ষমতার জন্য জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে।
সমান্তরাল ডেটা সহ প্রশিক্ষণ:
সিস্টেমটি বৃহৎ সমান্তরাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত, যা একাধিক ভাষায় জোড়া বাক্য নিয়ে গঠিত। এক ভাষার প্রতিটি বাক্য অন্য ভাষায় অনুবাদের সাথে মিলে যায়। বিভিন্ন ভাষায় শব্দ এবং বাক্যাংশের মধ্যে সম্পর্ক শিখতে মডেলের জন্য এই প্রশিক্ষণের ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এম্বেডিং এবং প্রতিনিধিত্ব:
নিউরাল নেটওয়ার্ক উচ্চ-মাত্রিক স্থানে অবিচ্ছিন্ন ভেক্টর হিসাবে শব্দ এবং বাক্যাংশগুলিকে উপস্থাপন করতে শেখে, যা এম্বেডিং নামে পরিচিত। এই এমবেডিংগুলি বিভিন্ন ভাষার শব্দের মধ্যে শব্দার্থগত মিল এবং সম্পর্ককে ক্যাপচার করে।
এনকোডার-ডিকোডার আর্কিটেকচার:
সাধারণ আর্কিটেকচারে একটি এনকোডার-ডিকোডার কাঠামো থাকে। এনকোডার উৎস ভাষায় ইনপুট বাক্য প্রক্রিয়া করে এবং একটি প্রসঙ্গ ভেক্টর তৈরি করে যা শব্দার্থিক তথ্যকে এনক্যাপসুলেট করে। ডিকোডার তখন এই প্রসঙ্গ ভেক্টর ব্যবহার করে টার্গেট ভাষায় অনুবাদিত বাক্য তৈরি করে।1