আমার কাছে শব্দের একটি তালিকা রয়েছে যা বিভিন্ন স্ব-সংজ্ঞায়িত বিভাগের অন্তর্ভুক্ত। প্রতিটি বিভাগের নিজস্ব প্যাটার্ন রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ, একটি বিশেষ অক্ষরের সাথে একটি নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্য থাকে, অন্য একটি অক্ষর উপস্থিত থাকে যা কেবলমাত্র "শব্দ", এই বিভাগে ঘটে ...)।
উদাহরণ স্বরূপ:
"ABC" -> type1
"ACC" -> type1
"a8 219" -> type2
"c 827" -> type2
"ASDF 123" -> type2
"123123" -> type3
...
প্রশিক্ষণ ডেটার ভিত্তিতে এই প্যাটার্নগুলি নিজে থেকে শিখতে আমি একটি মেশিন লার্নিং কৌশল অনুসন্ধান করছি। আমি ইতিমধ্যে কিছু ভবিষ্যদ্বাণীশীল ভেরিয়েবলগুলি নিজেরাই সংজ্ঞায়িত করার চেষ্টা করেছি (উদাহরণস্বরূপ শব্দদৈর্ঘ্য, বিশেষ অক্ষরের সংখ্যা, ...) এবং তারপরে বিভাগটি শিখতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি নিউরাল-নেটওয়ার্ক ব্যবহার করেছি। তবে আমি যা চাই তা তীব্রভাবে জানায় না। আমি প্রতিটি বিভাগের নিজস্ব জন্য প্যাটার্ন শিখতে একটি কৌশল চাই - এমনকি এমন নিদর্শনগুলি শিখতেও যা আমি কখনও ভাবি নি।
সুতরাং আমি অ্যালগরিদম শেখার ডেটা দেই (শব্দ-বিভাগের উদাহরণগুলির সমন্বয়ে) এবং প্রতিটি বিভাগের জন্য অনুরূপ বা সমান শব্দের থেকে পরবর্তী বিভাগটি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য নিদর্শনগুলি শিখতে চাই।
এটি করার কি কোনও অত্যাধুনিক উপায় আছে?
আপনার সাহায্যের জন্য ধন্যবাদ