মানুষের মনের আভিধানিক কোষাগারে শব্দের অর্থ কীভাবে সাজানো থাকে? কগনিটিভ সাইকোলজি ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গবেষণায় দেখা গেছে যে শব্দগুলো বিচ্ছিন্ন কোনো অভিধানের তালিকা নয়; বরং তারা একটি ঘন সন্নিবিষ্ট ট্যাক্সোনমিক গ্রাফ নেটওয়ার্ক গঠন করে। জর্জ মিলারের প্রিন্সটন ওয়ার্ডনেট মানুষের এই অবচেতন শব্দার্থতত্ত্বকে একটি নিখুঁত গাণিতিক কাঠামোতে রূপ দিয়েছে।

১. আভিধানিক সম্পর্কসমূহ

শব্দার্থতত্ত্ব শব্দের অভ্যন্তরীণ সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে:

  • সিনোনিমি (Synonymy): সমার্থক শব্দগুচ্ছ (( ext{সফা} approx ext{কাউচ}))।
  • হাইপারনিমি ও হাইপোনিমি (IS-A সম্পর্ক): ধারণার উচ্চতর ও নিম্নতর স্তরবিন্যাস। যেমন পাখি হলো দোয়েল-এর হাইপারনিমি এবং দোয়েল হলো পাখি-র হাইপোনিমি।
  • মেরোনিমি ও হোলোনিমি (HAS-A সম্পর্ক): অংশ ও সমগ্রের সম্পর্ক। যেমন চাকা হলো গাড়ি-র মেরোনিমি।
  • অ্যান্টোনিমি (Antonymy): বিপরীতার্থক ধারণা (যেমন: উষ্ণ / শীতল)।

২. প্রিন্সটন ওয়ার্ডনেটের গঠন

১৯৮৫ সালে মনোবিজ্ঞানী জর্জ মিলারের নেতৃত্বে তৈরি ওয়ার্ডনেট (WordNet)-এর মূল ভিত্তি হলো সিনসেট (Synset)। একাধিক সমার্থক শব্দ একত্রিত হয়ে একটি সুনির্দিষ্ট বিমূর্ত ধারণার সিনসেট তৈরি করে। এক লাখেরও বেশি সিনসেট পরস্পর হাইপারনিমি ও মেরোনিমি সংযোগ দ্বারা যুক্ত হয়ে একটি বিশাল নির্দেশিত গ্রাফ (Directed Graph) তৈরি করে।

৩. গ্রাফ তত্ত্বে শব্দার্থগত দূরত্বের গাণিতিক পরিমাপ

দুটি শব্দের অর্থগত সাদৃশ্য নির্ণয়ে বিভিন্ন মেট্রিক ব্যবহৃত হয়:

  • পাথ-বেসড মেট্রিক: গ্রাফে দুটি নোডের মধ্যবর্তী সবচেয়ে ছোট দূরত্বের বিপরীত মান:
    [
    ext{Sim}_{ ext{path}} = rac{1}{1 + ext{len}(s_1, s_2)}
    ]
  • রেসনিক ইনফরমেশন কনটেন্ট (Resnik IC): সাধারণ দূরত্বের বদলে কর্পাস পরিসংখ্যান থেকে প্রাপ্ত ইনফরমেশন কনটেন্ট (( ext{IC} = -ln P)) ব্যবহার করে সবচেয়ে নিকটবর্তী সাধারণ পূর্বপুরুষের (LCS) গভীরতা পরিমাপ করা হয়:
    [
    ext{Sim}_{ ext{Resnik}} = ext{IC}( ext{LCS}(s_1, s_2))
    ]

এই গাণিতিক দূরত্বের মাধ্যমেই কম্পিউটারে কোনো বহুঅর্থবোধক শব্দের সঠিক অর্থ স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত (Word Sense Disambiguation) করা সম্ভব হয়।

শাকিল মাহমুদ সজল

শাকিল মাহমুদ সজল

সফটওয়্যার প্রকৌশলী ও লেখক, ঢাকা, বাংলাদেশ। কম্পিউটার বিজ্ঞান, পদার্থবিজ্ঞান, ইতিহাস ও ভাবনার সমন্বয়ে ব্যক্তিগত নোট ও প্রবন্ধ সংকলন।