সংশয় সমাধান

অনুপ্রেরণা 

সারা দেশে লক্ষ লক্ষ শিক্ষার্থী আরও বেশি করে শিখতে, কঠোর অনুশীলন করতে এবং শেখার ফলাফল অর্জনের জন্য নিজেদের পরীক্ষা করতে নিয়মিত Embibe ব্যবহার করে। এই পুরো যাত্রা জুড়ে, একাধিক  প্রশ্ন বা সংশয়ের  উপর হোঁচট খাবে বলে মনে করা হয় । তাই আমরা সংশয় সমাধানের ব্যবস্থা গ্রহণ করেছি, যাতে ছাত্রছাত্রীদের মধ্যে প্রশ্ন করাকে সর্বদা উৎসাহিত করা যায়।

নাম অনুসারে, এটি এমন একটি মাধ্যম যা শিক্ষার্থীদের সংশয় সমাধান করতে সহায়তা করে। যদিও বিষয় বিশেষজ্ঞদের দ্বারা এই সাহায্য দেওয়া যেতে পারে, বাস্তব সময়ে একই সাথে আসা সংশয়ের   পরিমাণ এবং প্রশস্ততা

 এই বিশেষজ্ঞদের জন্য ম্যানুয়ালি প্রতিটি সন্দেহ ফিরে পেতে খুব কঠিন করে তুলতে পারে। এটি, পরিবর্তে, দীর্ঘ অপেক্ষার সময় এবং একটি উপ-অনুকূল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রবর্তন করতে পারে।

নাম থেকেই বোঝা যায়, এই প্ল্যাটফর্মের লক্ষ্যই হল পড়ুয়াদের সংশয়ের সমাধানে সাহায্য করা। যদিও বিষয়টি বিশেষজ্ঞদের দ্বারা এই সহায়তা প্রদান করা যেতে পারে, তবে বাস্তব সময়ে একই সাথে আসা পরিমান এবং সংশয়ের বিস্তৃতি এই বিশেষজ্ঞদের পক্ষে  নিজে হাতে প্রতিটি সংশয়ের সমাধান করা খুব কঠিন করে তুলতে পারে।এটি, পরিবর্তে, দীর্ঘ অপেক্ষার সময় এবং একটি উপ-অনুকূল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রবর্তন করতে পারে।

সুযোগের সদব্যবহার

অধ্যয়ন বিষয়বস্তুর একটি বিশাল সংখ্যাগরিষ্ঠ তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে যা চিত্র, সমীকরণ এবং প্রতীকগুলিতে লুকানো থাকে। ছবি এবং পাঠ্য থেকে শব্দার্থগত তথ্য বের করা এখনও একটি ডোমেন-নির্ভর এবং কঠিন কাজ যার জন্য বড় তথ্য সেট, বিষয় ভিত্তিক জ্ঞান এবং প্রাকৃতিক ভাষা এবং দৃষ্টিভঙ্গির জন্য গভীর শিক্ষার দৃষ্টিকোণগুলির প্রবেশ প্রয়োজন।

বেশিরভাগ সংশয়-সমাধানের সাথে অনুরূপ প্রশ্ন প্রদান করতে বা প্রশ্নের চারপাশে উপলব্ধ প্রেক্ষাপটের উপর ভিত্তি করে প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম এমন একটি সিস্টেম তৈরি করতে সামগ্রীর বিদ্যমান কর্পোরা ব্যবহার করে। আমাদের, Embibe এর প্রশ্নব্যাঙ্কে লক্ষ লক্ষ প্রশ্ন রয়েছে। প্রশ্ন পাঠ্য থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য এবং প্রশ্নে উপস্থিত চিত্র বা পরিসংখ্যান পেতে আমরা আমাদের অধ্যয়ন কর্পোরাতে অত্যাধুনিক মডেলগুলি ব্যবহার করি।

সংশয় সমাধানের সাথে, 93% প্রশ্নের উত্তর কোনো মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে দেওয়া যেতে পারে।

সংশয় সমাধান ব্যবস্থা নির্মাণ

চিত্র নিষ্কাশন:

হাতে থাকা সংশয় সমাধানে সহায়তা করতে, প্রশ্নের চারপাশে প্রদত্ত সমস্ত বিবরণ গ্রহণ করা আমাদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। তাই, আমরা একটি চিত্র নিষ্কাশন স্তর প্রবর্তন করি তা নিশ্চিত করার জন্য যে নিষ্কাশিত চিত্রগুলিও কম্পিউটিং শব্দার্থিক সাদৃশ্য বিবেচনা করা হয়। ওসিআর মডিউলে একটি ইনপুটে একটি চিত্রের উপস্থিতি এটিকে বিভ্রান্ত করতে পারে, তাই আমরা চিত্রটি প্রক্রিয়া করি যাতে চিত্র আবদ্ধ বাক্সটি সরানো যায়, যা ওসিআর প্রক্রিয়াকরণের জন্য এটিকে সহজতর করে। অধ্যয়ন বিষয়ক-কার্যক্ষেত্রের জন্য আমাদের দেশীয়ভাবে নির্মিত চিত্র নিষ্কাশন মডেলটি একই রকম নির্ভুলতা অর্জন করে YOLOv5-এর মতো জটিল মডেলগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে পিছনে ফেলে দেয়। 

অপ্টিক্যাল ক্যারেক্টার রেকগনিশন (OCR):

আমরা চিত্রটিতে উপস্থিত পরিসংখ্যানগুলি বের করার পরে,আমরা ওসিআর লেয়ারটি ব্যবহার করি পরবর্তী পর্যায়ে ব্যবহার করার জন্য ইমেজের ভিতরে থাকা টেক্সটটিকে নির্যাস এবং পার্স করতে। ওসিআর কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য তির্যক সংশোধন, ছায়া অপসারণ, রেজোলিউশন বাড়ানো এবং অস্পষ্টতা সনাক্তকরণের মতো পূর্ব প্রক্রিয়া পদক্ষেপগুলি করা হয়।

চিত্র এনকোডিং : আমরা অত্যাধুনিক কম্পিউটার দর্শন মডেল যেমন ResNet, এবং EfficientNet ব্যবহার করি ঘন ভেক্টরে পরিসংখ্যানগুলিকে এনকোড করতে যা ছবিতে উপস্থিত শব্দার্থিক তথ্য গ্রহণ করে যাতে শব্দার্থগতভাবে অনুরূপ ছবিগুলি কিছু ভিন্ন চিত্রের চেয়ে একে অপরের কাছাকাছি হবে।

পাঠ্য এনকোডিং: আমাদের একাডেমিক কর্পোরার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়ে ট্রিপলেস ক্ষতি এবং পারস্পরিক তথ্য সর্বাধিকীকরণের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে,ঘন ভেক্টর উপস্থাপনা শিখি, প্রশ্ন পাঠ্য, উত্তর এবং তাদের বিশদ ব্যাখ্যা সমন্বিত। আমরা BERT এবং T5-এর মতো প্রাক-প্রশিক্ষিত ভাষা মডেলকে কাজে লাগাই। তারপর আমরা এই এনকোডার মডেলটি ওসিআর এক্সট্র্যাক্ট করা টেক্সটকে ঘন ভেক্টরে রূপান্তর করতে ব্যবহার করি, যা আরও অর্থগতভাবে অনুরূপ প্রশ্নগুলি পুনরুদ্ধার করতে ব্যবহৃত হয়।

অনুরূপ প্রশ্ন পুনরুদ্ধার করা: আমরা আমাদের প্রশ্নব্যাঙ্কে উপস্থিত সমস্ত প্রশ্নের সাথে এনকোড করা ছবি এবং পাঠ্যের তুলনা করি এবং শীর্ষ-কে অনুরূপ প্রশ্ন পুনরুদ্ধার করি। একটি প্রশ্নের মধ্যে চিত্রের গুরুত্বের উপর ভিত্তি করে যদি পাঠ্য এবং চিত্র উভয়ই উপস্থিত থাকে তবে আমরা একটি গুরুত্বযুক্ত সাদৃশ্য গ্রহণ করার কৌশলও প্রয়োগ করি। লক্ষ লক্ষ রেকর্ডের উপর ঘন ভেক্টরের কোসাইন সাদৃশ্য সম্পাদন করা ব্যয়বহুল। তাই, আমরা আমাদের সিস্টেমকে নিম্ন-সুপ্ত এবং কর্মক্ষম করার জন্য শার্ডিং, বাল্টিটিং এবং ক্লাস্টারিং পদ্ধতির সুবিধা গ্রহণ করি।

বিষয় নির্দিষ্ট পরবর্তী প্রক্রিয়া: আমরা বিষয় নির্দিষ্ট পরবর্তী প্রক্রিয়া কৌশল ব্যবহার করি, যেমন রাসায়নিক সমীকরণ পরিচালনা করা, পাঠ্যে উপস্থিত গাণিতিক অভিব্যক্তি। পাঠ্যে উপস্থিত রাসায়নিক সমীকরণ এবং রাসায়নিক সত্তা শব্দার্থগতভাবে অনুরূপ প্রশ্ন পুনরুদ্ধার করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। 

ডেমো ভিডিও

টেলিগ্রাম বট

হোয়াটসঅ্যাপ বট

← AI হোমে ফিরে যাও