Home › Roadmap › NLP › Part 2

Bag of Words TF-IDF

📘 টেক্সটকে সংখ্যায় রূপান্তর।

🌐 Turn text into numbers.

💬 ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং🎚 Beginner📍 Part 2 / 8🧩 3 সাব-টপিক
💬
1

ধারণা · Concept

কী এবং কেন
📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
টেক্সটকে সংখ্যায় রূপান্তর।
🌐 English:
Turn text into numbers.

🗂 কোথায় পড়ে

৪. ডিপ লার্নিং ও এআই → ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং → Bag of Words TF-IDF

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Preprocess text, embeddings, transformers

🧰 টুলস

NLTK, spaCy, Hugging Face

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল
💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

সহজ, দ্রুত ও ব্যাখ্যাযোগ্য টেক্সট ফিচার—শক্তিশালী বেসলাইন।

  1. ধাপ 1
    Bag of Words: শব্দভান্ডার বানিয়ে প্রতিটি নথিতে শব্দ গণনা (CountVectorizer)
  2. ধাপ 2
    TF = নথিতে শব্দের ঘনত্ব; IDF = log(মোট নথি / শব্দযুক্ত নথি)
  3. ধাপ 3
    TF-IDF: বিরল কিন্তু নথিতে ঘন শব্দে বেশি ওজন
  4. ধাপ 4
    n-gram (১–২) দিয়ে "ভালো না" ধরনের বাক্যাংশ; max_features দিয়ে আকার সীমিত

🧪 বাস্তব উদাহরণ

TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2), max_features=20000) + LogisticRegression = সংবাদ শ্রেণিবিন্যাসের বেসলাইন।

⚠️ সাধারণ ভুল

টেস্ট ডেটায় আবার fit_transform—ভিন্ন শব্দভান্ডার।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

bag of wordsTF-IDFn-gramvocabularysparse matrix

3

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক
2.1 Bag of Words2.1.1 শব্দ গণনা
2.2 TF-IDF2.2.1 গুরুত্বভিত্তিক ওজন
2.3 n-gram2.3.1 শব্দজোড়া
🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

💻

হাতে-কলমে · Try it (NLP)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
texts=["খুব ভালো পণ্য","অসাধারণ সার্ভিস","একদম বাজে","খারাপ অভিজ্ঞতা","ভালো লেগেছে","বাজে সার্ভিস"]; y=[1,1,0,0,1,0]
v=TfidfVectorizer(analyzer="char_wb",ngram_range=(2,4)); X=v.fit_transform(texts)
m=LogisticRegression().fit(X,y)
for s in ["সার্ভিস ভালো","বাজে পণ্য"]: print(s,"->","positive" if m.predict(v.transform([s]))[0] else "negative")
❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. “শব্দ গণনা” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

2. “গুরুত্বভিত্তিক ওজন” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

3. “শব্দজোড়া” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts

← আগের টপিকText Preprocessingপরের টপিক →Word Embeddings Word2Vec
🎬 Video