थिसॉरस - शब्दों के बीच संबंध दर्शाने वाला शब्दकोश

इस बार हम थिसॉरस के बारे में जानकारी प्रस्तुत करना चाहते हैं। यह ऐसा शब्दकोश है जो वांछित सामग्री खोजते समय कीवर्ड के बीच विभिन्न संबंध दर्शाता है।

सामग्री खोजने के लिए दर्ज किए जाने वाले कीवर्ड (खोज शब्दों) के बीच संबंध दर्शाने वाले शब्दकोश को थिसॉरस कहते हैं। इसमें पर्यायवाची शब्द, अधीनस्थ शब्द और संबंधित शब्द जैसे संबंध दिखाए जाते हैं।

थिसॉरस का उपयोग करने का कारण खोज में इस्तेमाल किए गए कीवर्ड से जुड़ी अधिकतम सामग्री सामने लाना है, ताकि अधिक व्यापक और विविध खोज की जा सके। इसके अलावा, इसका एक उद्देश्य अनुक्रमणिका बनाते समय एकरूपता बनाए रखना भी है।

कीवर्ड से जुड़े शब्द, एक ही बार में!

आमतौर पर पोर्टल साइट का उपयोग करने वाले लोग इसे समझने के लिए मिलती-जुलती अवधारणा के रूप में संबंधित खोज शब्दों के बारे में सोच सकते हैं। बेशक, संबंधित खोज शब्द और व्यापक स्तर पर संबंधित शब्दों को जोड़ने वाला थिसॉरस अलग हैं।

थिसॉरस विषय शीर्षक सूची का विकसित रूप है, जिसका उद्देश्य विभिन्न अर्थों वाले खोज शब्दों और दस्तावेज़ों को एकीकृत करके उपयोग करना है। यह शब्दों और अवधारणाओं के बीच संबंध प्रस्तुत करके उपयुक्त शब्द चुनने में सहायता करता है।

अर्थात, इसे ऐसी व्यवस्था के रूप में समझना उचित है जो कीवर्ड से जुड़े शब्द एक साथ प्रस्तुत करके कुशलतापूर्वक खोज करने में मदद करती है।

थिसॉरस का संबंध आरेख

थिसॉरस का संबंध आरेख (कीवर्ड का उदाहरण: ब्लॉग)

थिसॉरस को एक नज़र में समझाने के लिए हमने एक उदाहरण लेकर उसका चित्र बनाया है। यहाँ चुना गया कीवर्ड 'ब्लॉग' है। थिसॉरस में ब्लॉग खोजने पर इस शब्द के विभिन्न व्यापक शब्द (BT), अधीनस्थ शब्द (NT), पर्यायवाची शब्द (USE/UF), संबंधित शब्द (RT), व्याख्या (SN) और विदेशी भाषाओं के शब्द आदि सामने आते हैं।

इस तरह विभिन्न संबंधित शब्दों के बीच संबंध एक साथ देखने से खोजकर्ता अपनी सामान्य जानकारी के शब्दों का दायरा बढ़ाकर अधिक कुशलता से खोज कर सकता है।

ऊपर उल्लिखित शब्दों का थोड़ा अधिक विस्तृत विवरण इस प्रकार है।

शब्दों के पारस्परिक संबंध

• समतुल्यता संबंध(USE, UF) - जिन शब्दों को अनुक्रमणिका शीर्षक (मूल रूप) के रूप में नहीं अपनाया जाता, उन्हें USE संदर्भ संकेत द्वारा अपनाए गए अनुक्रमणिका शीर्षक से जोड़ा जाता है। यहाँ USE और UF एक-दूसरे के व्युत्क्रम संबंध हैं।
• पदानुक्रमिक संबंध(BT, NT) - यह किसी विशेष शब्द और उसके व्यापक शब्द (BT) या अधीनस्थ शब्द (NT) के बीच का संबंध है। इसे अधीनता संबंध (+G), उदाहरण संबंध (+I) तथा संपूर्ण और अंश के संबंध (+P) के रूप में भी व्यक्त किया जाता है। यहाँ BT और NT एक-दूसरे के व्युत्क्रम संबंध हैं। उदाहरण: व्यापक अधीनता संबंध (BT+I=BTI) / अधीनस्थ संपूर्ण-अंश संबंध (NT+P=NTP)
• साहचर्य (संसर्ग) संबंध(RT) - समतुल्यता या पदानुक्रमिक संबंध में शामिल न होने वाले अधिकांश शब्द संबंधितता दर्शाने वाले साहचर्य संबंध में आते हैं और इन्हें RT से दर्शाया जाता है।

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• संबंध संकेतकों के विस्तृत नाम: SN(Scope Note), USE, UF(Used For), BT(Broader Terms), NT(Narrower Term), RT(Related Term)
• पदानुक्रमिक संबंध के विस्तृत नाम: G(Generic=व्यापक), I(Instance=उदाहरण), P(Part=अंश), TT(Top term=सर्वोच्च शब्द)
• विदेशी भाषाएँ : ENG(अंग्रेज़ी), GER(जर्मन), FRA(फ़्रेंच), NK(उत्तर कोरियाई भाषा) आदि

थिसॉरस के उदाहरण

शब्दों के बीच ऐसे संबंधों को शब्दकोश के रूप में व्यवस्थित करके खोज की सुविधा देने वाली साइटों में राष्ट्रीय अभिलेखागार की संबंधित शब्द खोज, राष्ट्रीय इतिहास संकलन समिति का कोरियाई ऐतिहासिक शब्दों का थिसॉरस और शास्त्रीय शब्दों का थिसॉरस आदि शामिल हैं। लेकिन ये साइटें विशिष्ट क्षेत्रों पर केंद्रित हैं, इसलिए इनमें खोजे जा सकने वाले शब्द सीमित हैं।

बेशक, यदि इतिहास या शास्त्रीय शब्दों जैसे किसी विशिष्ट क्षेत्र में खोज करनी हो, तो ऊपर उल्लिखित साइटों का उपयोग अधिक उपयोगी हो सकता है।

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दूसरी ओर, 'उरीमाल थिसॉरस' नामक साइट ने लंबे समय में रोज़मर्रा के जीवन में मिलने वाले शब्दों तक को व्यापक रूप से एकत्र किया है, जिससे इसका उपयोग विभिन्न प्रकार की खोज में किया जा सकता है। इसलिए हम इस लेख में इसे उदाहरण के रूप में प्रस्तुत करना चाहते हैं।

उरीमाल थिसॉरस के मुख्य पृष्ठ पर खोज बॉक्स

ऊपर दिया गया चित्र उरीमाल थिसॉरस के मुख्य पृष्ठ का है। यह ऐसी साइट है जहाँ खोजे गए शब्दों के बीच संबंध देखे जा सकते हैं। इसके मुख्य पृष्ठ का डिज़ाइन गूगल की तरह सरल है, ताकि केवल खोज पर ध्यान केंद्रित किया जा सके।

इस लेख में उदाहरण के रूप में प्रस्तुत 'ब्लॉग' शब्द का थिसॉरस

ब्लॉग शब्द के लिए पहले अलग चित्र में प्रस्तुत संबंध आरेख ऊपर दिए गए खोज परिणामों के आधार पर बनाया गया था। साइट पर प्रदर्शित शब्दों पर क्लिक करके उस शब्द के अन्य व्यापक, अधीनस्थ और संबंधित शब्द आदि देखे जा सकते हैं।

और ऊपर दाईं ओर स्थित 'आरेख देखें' पर क्लिक करने से नीचे जैसा संबंध आरेख ग्राफ़ के रूप में दिखाई देता है।

'ब्लॉग' शब्द का आरेख

इस उदाहरण में संबंधित शब्द अधिक नहीं हैं, इसलिए आरेख साफ़-सुथरा दिखाई देता है। लेकिन संबंधित शब्द अधिक होने पर अक्षर एक-दूसरे पर चढ़ सकते हैं और आरेख बहुत जटिल दिखाई देकर उलझन पैदा कर सकता है।

ऐसी स्थिति में आरेख के ऊपर दिए गए निर्देश पढ़कर संख्यात्मक मान समायोजित करें और स्क्रीन पर तत्वों के बीच की दूरी बढ़ा दें।

'चाओ चाओ' शब्द का थिसॉरस

इस बार एक अन्य उदाहरण में 'चाओ चाओ' नामक व्यक्ति को कीवर्ड बनाकर खोज की गई है। यहाँ व्यापक शब्द के रूप में चाओ चाओ सहित चाओ परिवार के पिता और पुत्रों का 3 सदस्यीय समूह दिखाया गया है, जबकि कोई अधीनस्थ शब्द नहीं दिखाया गया है।

और चाओ चाओ के समकक्ष दर्शाए गए पर्यायवाची शब्दों में उनका शिष्टाचार नाम 'मेंगदे' और वेई राज्य की स्थापना के समय उन्हें मिली मरणोपरांत उपाधि 'सम्राट वू' दिखाई गई है।

यहाँ यह समझ सकते हैं कि व्यापक या अधीनस्थ शब्दों में शामिल न होने वाले अधिकांश शब्द संबंधित शब्दों के रूप में दिखाए जाते हैं।

'चाओ चाओ' का आरेख

चाओ चाओ से संबंधित शब्दों को आरेख में ऊपर दिखाए अनुसार प्रस्तुत किया गया है। ऐसे खोज परिणामों से अंततः यह बात समझ में आती है कि प्रदर्शित जानकारी की सीमाएँ हैं।

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वास्तव में विचार करें तो ऊपर दिखाए गए शब्दों के अलावा भी अनगिनत शब्द मन में आते हैं, लेकिन थिसॉरस में प्रस्तुत शब्दों की एक सीमा दिखाई देती है।

अन्य थिसॉरस के खोज परिणामों में भी यही स्थिति है। यह सीमा अंततः इसलिए दिखाई देती है क्योंकि थिसॉरस का निर्माण मनुष्य स्वयं एक-एक प्रविष्टि पर काम करके करते हैं।

थिसॉरस को बेहतर बनाने के लिए क्या किया जाए?

डीप लर्निंग तकनीक का विकास ही निर्णायक है!

थिसॉरस - शब्दों के बीच संबंध दर्शाने वाला शब्दकोश

इस समस्या को हल करने के लिए A.I और बिग डेटा विश्लेषण तकनीक को और विकसित होना होगा, ताकि कंप्यूटर इंटरनेट पर मौजूद विशाल डेटा एकत्र कर सकें, इन शब्दों के बीच संबंधों का विश्लेषण कर सकें और संबंधित शब्दों को जोड़ सकें।

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विशेष रूप से, इस तकनीक को साकार करने के लिए डीप लर्निंग (deep learning) का विकास बहुत महत्वपूर्ण है। यह ऐसा क्षेत्र भी है जिसमें वर्तमान में बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियाँ केंद्रित निवेश कर रही हैं। अंततः विशाल संख्या में शब्दों को जोड़ने का काम ऐसी समस्या माना जाता है जिसे भविष्य में स्वयं सीखने और वर्गीकरण करने वाले कंप्यूटर ही हल कर सकेंगे।

जिस तरह AI ने पहली बार सामने आने पर अपनी अविश्वसनीय गणना क्षमता से मनुष्यों को चकित किया था, उसी तरह AI के विकास और उसके उपयोग से हम अधिक विकसित थिसॉरस की उम्मीद कर सकते हैं।