distillations pdf data mining

আমার ন্যাকা ন্যাকা বিশ্লেষণ 
আমার পাকা পাকা কথা 

 বাংলা লেখাগুলোর বিশ্লেষণ করতে হলে মূলত Keyword এবং Key Phrase বের করার জন্য context distillation করতেই হয়। এটি করতে হলে, প্রতিটি বাক্যের মূল ভাব বোঝা এবং গুরুত্বপূর্ণ শব্দ ও বাক্যাংশ চিহ্নিত করা দরকার।

AI তে distillation পদ্ধতি কি? কারা এই পদ্ধতি প্রয়োগ করে? কিভাবে করে? এবং from scratch কি করা যায় এই পদ্ধতির প্রয়োগ??????????????

১. "Deepseek নিয়ে এত আলোচনা কেন?" (AI ও Deepseek সংক্রান্ত অংশ)

কীওয়ার্ড গুলো 

Deepseek
OpenAI
Google
Meta
AI
Model Training
GPU
NVIDIA
Efficiency
Distillation
LoRA
Quantization
Mixture of Experts (MoE)
Layer-wise Pretraining
Open Source
AI Model

কী phrase গুলো 

"বুদ্ধি খাটালে কম খরচেই বিরিয়ানি বানানো যায়"
"AI ওপেনসোর্স করলে আরও মানুষ এটা উন্নত করতে পারবে"
"Deepseek Mixture of Experts (MoE) নামের টেকনিক ব্যবহার করেছে"
"Low-Rank Adaptation (LoRA)"
"Quantization: ৩২-বিট থেকে ৮-বিট বা ৪-বিট ডাটা ব্যবহার"
"GPU সারাক্ষণ চালিয়ে না রেখে গরমে রান্না হওয়া"
"NVIDIA-এর দামী চিপ ছাড়াও AI বানানো সম্ভব"
"কম শক্তির চিপ ব্যবহার করেও ট্রেনিং প্রসেস অপটিমাইজ করা"

ইঞ্জিনিয়ারিং এর টেন্ডার PDF থেকে Engineering Graphics এবং Text আলাদা করে Content Stream (XObject, XRef, TJ, OBJ, ENDOBJ, Stream, EndStream, Annotations) থেকে টেনে Train করতে চাইছেন। এটি একটি PDF Parsing + Knowledge Distillation সম্পর্কিত কাজ।



 যেহেতু C# ব্যবহার করতে সুবিধে বেশি ইঞ্জিনিয়ার দের, তাই Python-based PDF Parsing tools (PDFMiner, PyMuPDF) বাদ দিয়ে C#-based libraries ব্যবহার করতে হবে। কাজটি তিনটি ধাপে ভাগ করা যায়:

1. PDF Parsing (Engineering Graphics + Text Extraction in C#)

C#-এ PDF থেকে Text + Engineering Graphics আলাদা করতে iTextSharp, PDFSharp, Ghostscript ব্যবহার করা যেতে পারে।

Text Extraction (iTextSharp)

using System;
using System.IO;
using iTextSharp.text.pdf;
using iTextSharp.text.pdf.parser;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string pdfPath = "engineering_graphics.pdf";
        using (PdfReader reader = new PdfReader(pdfPath))
        {
            for (int i = 1; i <= reader.NumberOfPages; i++)
            {
                string text = PdfTextExtractor.GetTextFromPage(reader, i);
                Console.WriteLine($"Page {i} Text: {text}");
            }
        }
    }
}

কাজ
প্রতিটি পৃষ্ঠার Text বের করবে।
iTextSharp লাইব্রেরি ব্যবহার করছে।
Vector Graphics Extraction (PDFSharp + Ghostscript)

C#-এ PDF থেকে Engineering Graphics (Vector Objects) এক্সট্রাক্ট করতে PDFSharp ব্যবহার করা যায়। তবে Rasterized Image Extraction করতে Ghostscript দরকার হতে পারে।

using PdfSharp.Pdf;
using PdfSharp.Pdf.IO;
using PdfSharp.Drawing;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string pdfPath = "engineering_graphics.pdf";
        PdfDocument document = PdfReader.Open(pdfPath, PdfDocumentOpenMode.ReadOnly);

        foreach (PdfPage page in document.Pages)
        {
            XGraphics gfx = XGraphics.FromPdfPage(page);
            Console.WriteLine("Extracting Graphics from page...");
            // এখানে Vector Drawing Objects এক্সট্রাক্ট করা যাবে
        }
    }
}

 কাজ কি করবে এইটা??????
 Engineering Graphics Extract করবে
Vector-based Drawing Objects (XObjects, Paths) পার্স করবে
2. PDF Content Stream & XObject Extraction in C#

যদি XObject, XRef, TJ, OBJ, ENDOBJ, Stream, EndStream, Annotations এক্সট্রাক্ট করতে হয়, তাহলে iTextSharp বা PDFSharp ব্যবহার করতে হবে।

XObject & Content Stream Extraction

using System;
using System.IO;
using iTextSharp.text.pdf;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string pdfPath = "engineering_graphics.pdf";
        using (PdfReader reader = new PdfReader(pdfPath))
        {
            for (int i = 1; i <= reader.NumberOfPages; i++)
            {
                PdfDictionary pageDict = reader.GetPageN(i);
                PdfDictionary resources = (PdfDictionary)PdfReader.GetPdfObject(pageDict.Get(PdfName.RESOURCES));
                PdfDictionary xobjects = (PdfDictionary)PdfReader.GetPdfObject(resources.Get(PdfName.XOBJECT));

                if (xobjects != null)
                {
                    foreach (PdfName name in xobjects.Keys)
                    {
                        PdfObject obj = xobjects.Get(name);
                        Console.WriteLine($"Found XObject: {name}");
                    }
                }
            }
        }
    }
}

 কাজ
 XObject (Engineering Graphics) এক্সট্রাক্ট করবে
Annotations ও Content Streams বের করবে

3. AI Model Training (Distillation / AI Model)
Training Goal এখনো নির্ধারিত হয়নি। কিছু সম্ভাব্য AI Model অপশন:
 1. Text Classification (AI-based Document Understanding)
যদি Engineering Tender PDFs-এর Text Parsing করে AI-কে ট্রেন করা যেতে পারে।
Model BERT, GPT-4
Use Case টেন্ডার ফাইল থেকে কোনো বিশেষ তথ্য (ডেডলাইন, ক্লজ, শর্ত) খুঁজে বের করা।
C# Integration: OpenAI API ব্যবহার করে AI-কে ডাটা পাঠানো যেতে পারে।
2. Engineering Graphics Understanding (Vision Transformer, CAD AI)
যদি Engineering Drawings থেকে কিছু extract করতে হতে (যেমন Beam Layouts, Sections, Dimension Extraction), তাহলে
Model: Vision Transformer (ViT) বা Faster R-CNN
Use Case PDF থেকে Structural/Mechanical CAD Details এক্সট্রাক্ট করা
C# Integration: ONNX বা TensorFlow.NET দিয়ে AI ট্রেন করা যেতে পারে।
 3. Annotations-based AI Insights
যদি Annotations (Comment, Markup, Stamp) পড়তে হয় তাহলে

Model: Named Entity Recognition (NER) + Contextual AI
Use Case Annotation থেকে Decision Making Automation
C# Integration: ML.NET বা OpenAI API
 From Scratch করা সম্ভব?
হ্যাঁ, কিন্তু কঠিন হবে।
যদি আপনি PDF Parsing + AI Model নিজে from scratch করতে হয়, তাহলে
1. C# দিয়ে একটি PDF Parser লিখতে হবে (যা iTextSharp/PDFSharp ছাড়াই Stream Parse করবে)।
2. AI Model নিজে তৈরি করতে হবে (যা কঠিন, কারণ NLP ও Vision Transformer ট্রেনিং দরকার)।
ব্যবহারিকভাবে, Open-Source লাইব্রেরি ব্যবহার করাই ভালো।
সংক্ষেপে করণীয়
C#-এর জন্য iTextSharp + PDFSharp + Ghostscript ব্যবহার করুন
XObject, XRef, TJ, OBJ, Stream, Annotations এক্সট্রাক্ট করুন
AI Model (Text বা Vision-based) ঠিক করুন
 ML.NET বা OpenAI API দিয়ে ট্রেনিং করুন
 AI Training Goal নির্দিষ্ট করতে আলোচনা দরকার আরো





ধাপে ধাপে করণীয়

1. PDF Parsing (Engineering Graphics + Text Extraction)
PDF থেকে Text + Engineering Graphics আলাদা করতে হবে। এজন্য কয়েকটি লাইব্রেরি ব্যবহার করা যেতে পারে
PDFMiner (Python) → Text extraction + Low-level PDF structure পড়া যায়।
PyMuPDF (fitz) → PDF থেকে vector graphics (engineering graphics) parsing করা যায়।
pdf2image → Raster graphics extract করতে।
pdfrw → PDF object structure পড়তে (xref, obj, stream, annotation)।

কোড (Python)

import fitz  # PyMuPDF

pdf_path = "engineering_graphics.pdf"
doc = fitz.open(pdf_path)

for page in doc:
    text = page.get_text("text")  # Plain text extraction
    xobjects = page.get_xobjects()  # Extract XObject graphics
    annotations = page.annots()  # Extract annotations

    print("Page Text:", text)
    print("XObjects:", xobjects)
    print("Annotations:", annotations)

এই স্ক্রিপ্টের কাজ

Text আলাদা করা
XObject (Engineering Graphics) আলাদা করা
Annotations (Comment/Extra Data) পাওয়া
2. PDF Content Stream & XObject Extraction
Content Stream (XObject, TJ, OBJ, ENDOBJ, Stream, EndStream, Annotations) এক্সট্রাক্ট করতে হলে pdfminer.six বা pdfrw ব্যবহার করতে হবে হয়তো 
from pdfminer.pdfparser import PDFParser
from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
from pdfminer.layout import LTTextBox, LTImage, LTAnno
pdf_path = "engineering_graphics.pdf"
with open(pdf_path, "rb") as file:
    parser = PDFParser(file)
    document = PDFDocument(parser)
    for page in PDFPage.create_pages(document):
        print(page.resources)  # XObject, Stream
        print(page.annots)  # Annotations

3. Model Training (Distillation / AI Model)
এখন extracted data (text + graphics) ব্যবহার করে AI train করা যাবে। আপনার training goal কী?

1. Text classification?
2. Engineering diagram understanding?
3. Annotations-based AI insights?
এখনও জানি না কোনো specific AI model (GPT, Vision Transformer, OCR AI) ব্যবহার করতে হবে নাকি from scratch কোনো ML model train করতে হলে এইটা করা ভালো হবে তবে খুঁজছি 

২. "শুভ্র সুন্দর লেখা" (বাঙালির অতীত ও বর্তমান)

কীওয়ার্ড গুলো 

বাঙালি
রবীন্দ্রনাথ ঠাকুর
জীবনানন্দ দাশ
সত্যেন্দ্রনাথ বসু
ফ্রয়েড
আইনস্টাইন
গিরীন্দ্রশেখর বসু
অমিয় চক্রবর্তী
জেমস জয়েস
মিশিমা
কমলকুমার মজুমদার
বোদল্যের
হেনরি মিলার
রম্যাঁ রলাঁ
ওকাকুরা
নাতালি সারোত
সুবর্ণরেখা

কী ফ্রেজ গুলো 
"বাঙালি কী ছিলেন আর কী হইয়াছেন?"
"ফ্রয়েডের লাইব্রেরিতে শোভা পাচ্ছে রবীন্দ্রনাথের 'সাধনা'!"
"বাঙালি নামক অসহায় জীব এখন ফেসবুকে জগত মাত করিয়া থাকেন"
"সত্যেন্দ্রনাথ বসু আইনস্টাইনের বই জর্মান থেকে বাংলায় অনুবাদ করছেন"
"নোবেল পাওয়ার যোগ্য জীবনানন্দ দাশের 'ঘাস' কবিতা"
"ওকাকুরার মতো বিশ্বখ্যাত পন্ডিত একজন বাঙালি মহিলার প্রেমে পড়ছেন"
৩. "ভারত বনাম চীন" (চীনের উন্নতি বনাম ভারতের অবস্থা)

কীওয়ার্ড গুলো কি কি?

চীন
ভারত
শিক্ষা ব্যবস্থা
উন্নয়ন
WTO
GATT
মেধাসত্ত্ব চুরি
মার্কেট
প্রতিভা
সরকার
ফার্মা
ইঞ্জিনিয়ারিং

কী phrase গুলো কি কি?????????
১"চীনের শিক্ষার অতি উত্তম মান"
২"চীন, আমেরিকার পুঁজির সাহায্য পেয়েছে (WTO/GATT)"
৩"উন্নত পড়াশোনার ওপর ভর করে চীন এগিয়ে গেছে"
৪"মেধাসত্ত্ব চুরি করে চীন উন্নত প্রোডাক্ট বানাচ্ছে"
৫"চীনে প্রতিভা, মেধার কদর করে সরকার"
৭"ভারত ৭০০ বছর ইসলামিক শাসনে ছিল, ২০০ বছর ব্রিটিশ শাসনে"
বিশ্লেষণ করলে দেখব 
এই তিনটি অংশের মূল ভাব, মূল শব্দ এবং গুরুত্বপূর্ণ বাক্যাংশ একত্রিত করলে কিছু স্পষ্ট বিষয় উঠে আসে 
1. Deepseek ও AI প্রসঙ্গ: প্রযুক্তিগত দক্ষতা, কম খরচে উন্নত AI বানানোর কৌশল এবং ওপেন সোর্সের ভূমিকা।
2. বাঙালির অতীত বনাম বর্তমান: বাঙালির সৃজনশীলতা, জ্ঞানচর্চার ঐতিহ্য এবং বর্তমান ফেসবুক-কেন্দ্রিক বাস্তবতা।
3. ভারত ও চীনের তুলনা: শিক্ষাব্যবস্থার মান, শিল্প-প্রযুক্তির বিকাশ, এবং সরকারের প্রতিভা ব্যবস্থাপনার গুরুত্ব।
Distillation পদ্ধতিতে সারসংক্ষেপ
Deepseek কম খরচে ও দক্ষতার সঙ্গে AI তৈরি করতে Distillation এবং অন্যান্য অপটিমাইজেশন টেকনিক ব্যবহার করেছে। মূলধারার AI কোম্পানিগুলো যেখানে শক্তিশালী GPU ও প্রচুর শক্তি ব্যয় করে বড় মডেল তৈরি করে, Deepseek সেখানে কম শক্তিশালী হার্ডওয়্যার, Layer-wise Training, Low-Rank Adaptation (LoRA), Mixture of Experts (MoE), Quantization, এবং Efficient Training Strategies ব্যবহার করে সমান কার্যকর মডেল তৈরি করেছে। এটি মূলত distillation-এর ধারণার সঙ্গে মিলে যায়, যেখানে বড় মডেল থেকে তথ্য সংক্ষেপ করে ছোট, দক্ষ মডেলে রূপান্তর করা হয়।
প্রতি বাক্যের গুরুত্বপূর্ণ কিওয়ার্ড এবং key phrase 
1. Deepseek, Distillation, AI Optimization, Model Efficiency
2. Low-Rank Adaptation (LoRA), Quantization, Mixture of Experts (MoE), Efficient Training
3. GPU, Model Compression, Cost-Effective AI Training
4. Layer-wise Pretraining, Gradient Checkpointing, Open-source AI
5. NVIDIA, H100, A6000, L40, Hardware Efficiency
6. AI Industry, OpenAI, Google, Meta, Competitive AI Strategy
7. Curriculum Learning, Data Efficiency, AI Training Techniques
8. Chinese AI Development, Open-source AI Benefits, Market Competition
9. Education, Technological Advancement, Government Support in AI
10. Intellectual Property, Innovation, AI Research Progress
এই সারসংক্ষেপ এবং কিওয়ার্ড-ভিত্তিক বিশ্লেষণ distillation পদ্ধতির মূল ধারণা তুলে ধরে।

Key Words and Key Phrases for Each Sentence

Deepseek Story Analysis

Key Words:

OpenAI, Google, Meta, AI, Deepseek, distillation, NVIDIA, GPU, Mixture of Experts, LoRA, Quantization, Open Source, Efficient Training, Layer-wise Training, AI Model

Key Phrases

AI training optimization
Cost-efficient AI training
Open-source AI models
Low-cost hardware for AI
Deepseek vs. OpenAI
Efficient training techniques
Comparison of AI companies
Reducing AI model costs
AI computation efficiency
Subhra Sundar's Bengali Literature Analysis

Key Words

Bengali Intellectuals, Girindrasekhar Bose, Freud, Jibanananda Das, Rabindranath Tagore, Romain Rolland, Kamalkumar Majumdar, Translation, Literature, Poetry, Henry Miller, Walt Whitman, Philosophy, Global Influence

Key Phrases

Bengali intellectual history
Freud and Girindrasekhar Bose
Rabindranath and global thinkers
Henry Miller and Buddhadeb Bose
Influence of Bengali poets worldwide
Role of translation in Bengali literature
Cross-cultural literary exchanges
Bengali contributions to world literature

China vs. India Development Analysis

Key Words:

China, India, Education, Industry, Technology, WTO, GATT, Intellectual Property, Talent, Market, Economic Growth, Government Policy, Higher Education, Industrialization, Research, Innovation

Key Phrases:

Education quality comparison

Industrial policy differences

Economic development of China vs. India

Government support for innovation

Role of market in economic success
India's IT and pharma industry
Chinese manufacturing growth
Talent retention and repatriation
Intellectual property strategies

This keyword and key phrase extraction provides structured insights into each text's main topics, making it easier to analyze and summarize them efficiently.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

SANJOYNATHSMANIMMOVIES___SCENE.PY

  from manim import * ######use this command                      manim -pql scene.py CreateCircle # # # D:\SANJOY_NATH_MANIMS>py Scene.py # # # D:\SANJOY_NATH_MANIMS>manim -pql scene.py CreateCircle # # # Manim Community v0.18.1 # # # [12/19/24 21:01:05] INFO     Animation 0 : Partial movie file written in                        scene_file_writer.py:527                              # # # 'D:\SANJOY_NATH_MANIMS\media\videos\scene\480p15\partial_movie_fil                              # # # es\CreateCircle\1185818338_41213021_223132457.mp4'                     # # # INFO     Combining to Movie file.           ...
Read more

GTTERMS_FORMALIZATION_GEOMETRIFYING_TRIGONOMETRY

Introduction to Sanjoy Nath's Geometrifying Trigonometry Fundamental Philosophy: Sanjoy Nath's Geometrifying Trigonometry introduces a profound shift in the way we understand division and arithmetic operations. Traditionally, division is seen as a simple numerical operation. However, in this new paradigm, division is reconceptualized: the denominator is viewed as an input object, and the numerator as an output object. This shift represents a significant epistemological change in the reasoning processes of mathematics. Epistemological Shift: This new philosophy posits that any denominator, whether abstract or concrete, functions as an input object, while the numerator serves as the output object. Additionally, arithmetic operations are no longer seen as producing a single output. Instead, each operation can generate multiple outputs, including a primary output and secondary, or complementary, outputs. This reflects a natural phenomenon where processes that occur sequentially a...
Read more

MOTIVES AND THE AXIOMS OF GEOMETRIFYING TRIGONOMETRY

Image
 MOTIVES AND THE AXIOMS OF GEOMETRIFYING TRIGONOMETRY Axioms of Sanjoy Nath's Geometrifying Trigonometry as per Sanjoy Nath's 2019 draft Dear Respected BARD , please do a peer review like deep checking on axioms of Geometrifying trigonometry in this link "https://sanjoynathgeometrifyingtrigonometry.blogspot.com/2023/06/asking-bard-to-do-review-on-axioms-on.html" BARD will read the playlist transcripts and descriptions to verify these axioms are authenticated ( https://www.youtube.com/watch?v=Dqi-cF4nHJ4&list=PL-5p_Z4gGdbRBoK87JBmHIMv7U9Zrcc8s)with Geogebra POINTS GEOMETRIFYING TRIGONOMETRY GTSIMPLEX OBJECTS GEOMETRIFYING TRIGONOMETRY LOCKED SET OBJECTS 1 AFFINE POINT OBJECTS ARE NULL GT SIMPLEXES AFFINE POINT OBJECTS ARE NULL GT LOCKED SETS 2 AFFINE LINE SEGMENT  OBJECTS ARE FUNCTIONAL GT SIMPLEXES AFFINE LINE SEGMENT OBJECTS ARE NULL GT LOCKED SETS 3 AFFINE INPUT LINE SEGMENT  OBJECTS AND OUTPUT LINE SEGMENT OBJECTS INTERACT ONLY AS  OVERLAPS IN GT...
Read more