অ্যালগরিদমিক ডিকোডার বনাম পরিসংখ্যানগত ভাষা মডেল

অ্যালগরিদমিক ডিকোডার কী?

নিয়ম-ভিত্তিক গণনা ব্যবস্থা যা পূর্বনির্ধারিত ভাষাগত নিয়ম এবং কাঠামোগত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ইনপুট অনুবাদ বা ব্যাখ্যা করে।

• অ্যালগরিদমিক ডিকোডারগুলো অর্জিত সম্ভাবনার পরিবর্তে হস্তনির্মিত ব্যাকরণগত নিয়ম এবং আভিধানিক ডেটাবেসের ওপর ভিত্তি করে কাজ করে।
• ১৯৬০-এর দশক থেকে ১৯৯০-এর দশক পর্যন্ত প্রাথমিক যন্ত্রানুবাদ সিস্টেমগুলোতে এগুলো ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হতো।
• এই সিস্টেমগুলো তৈরি ও রক্ষণাবেক্ষণের জন্য ব্যাপক ভাষাগত দক্ষতার প্রয়োজন হয়, ফলে এর উন্নয়ন ব্যয়বহুল ও ধীরগতির।
• ডিকোডারগুলো সাধারণত ডিটারমিনিস্টিক পাইপলাইন অনুসরণ করে, যা অভিন্ন ইনপুটের জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ আউটপুট তৈরি করে।
• তারা দ্ব্যর্থকতা এবং তাদের প্রোগ্রাম করা নিয়মের বাইরে থাকা বিরল শব্দগুচ্ছ নিয়ে সমস্যায় পড়েন।

পরিসংখ্যানগত ভাষা মডেল কী?

সম্ভাবনামূলক মডেল যা বৃহৎ টেক্সট ডেটাসেট থেকে পরিসংখ্যানগত প্যাটার্ন শিখে ভাষার পূর্বাভাস দেয় এবং তৈরি করে।

• পরিসংখ্যানভিত্তিক ভাষা মডেলগুলো প্রশিক্ষণ ডেটাতে শব্দের পুনরাবৃত্তির ওপর ভিত্তি করে সেগুলোর সম্ভাব্যতা নির্ধারণ করে।
• তারা ১৯৯০-এর দশকে খ্যাতি লাভ করে এবং ডিপ লার্নিং বিপ্লবের আগ পর্যন্ত এনএলপি গবেষণায় আধিপত্য বিস্তার করেছিল।
• এন-গ্রাম এবং হিডেন মার্কভ মডেলের মতো মডেলগুলো স্পিচ রিকগনিশন এবং মেশিন ট্রান্সলেশনের ভিত্তি স্থাপন করেছিল।
• গুগল ট্রান্সলেট ২০০৬ সাল থেকে ২০১৬ সালে নিউরাল নেটওয়ার্কে স্থানান্তরিত হওয়ার আগ পর্যন্ত পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিতে পরিচালিত হতো।
• এই মডেলগুলোর জন্য বিশাল টেক্সট কর্পোরা প্রয়োজন, কিন্তু হাতে করা ভাষাগত টীকা খুবই কম লাগে।

তুলনা সারণি

বিস্তারিত তুলনা

সুবিধা এবং অসুবিধা