HebID: Detecting Social Identities in Hebrew-language Political Text
यह शोध पत्र HebID प्रस्तुत करता है, जो राजनीतिक विमर्श में सूक्ष्म सामाजिक पहचानों का पता लगाने के लिए पहला मल्टीलेबल हिब्रू कॉर्पस है, जिसका उपयोग भाषा मॉडलों को बेंचमार्क करने और इज़राइल में अभिजात वर्ग की पहचान अभिव्यक्ति और सार्वजनिक प्राथमिकताओं के बीच संरेखण का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक हलचल भरे बाजार से गुजर रहे हैं जहाँ राजनेता भीड़ को अपने संदेश चिल्लाकर सुना रहे हैं। वे अर्थव्यवस्था से लेकर धर्म तक सब कुछ बोलते हैं, लेकिन वे अक्सर "अदृश्य बैज" (invisible badges) पहनकर ऐसा करते हैं जो संकेत देते हैं कि वे कौन हैं और वे किससे बात कर रहे हैं। कुछ लोग ऐसे बैज पहनते हैं जिस पर लिखा होता है "मैं एक परंपरावादी हूँ," कुछ "मैं एक आधुनिक उदारवादी हूँ," और कुछ "मैं एक सुरक्षा समर्थक (security hawk) हूँ।"
लंबे समय तक, कंप्यूटर (AI) अंग्रेजी टेक्स्ट को पढ़ने और इन बैजों को पहचानने में बहुत अच्छे रहे हैं। लेकिन जब बात इज़राइल की भाषा, हिब्रू की आती है, तो कंप्यूटर ज्यादातर अंधे थे। उनके पास यह समझने के लिए कोई शब्दकोश या नियम पुस्तिका नहीं थी कि हिब्रू राजनीतिक भाषणों में ये सूक्ष्म सामाजिक पहचानें कैसे काम करती हैं।
यहाँ पेश है HEBID। HEBID को एक विशाल, हाई-टेक अनुवादक मार्गदर्शिका (translator's guidebook) के रूप में सोचें, जिसे विशेष रूप से हिब्रू राजनीतिक टेक्स्ट में इन सामाजिक पहचान के बैजों को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यहाँ बताया गया है कि उन्होंने इसे कैसे बनाया और उन्हें क्या मिला, सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करते हुए:
1. नियम पुस्तिका बनाना (डेटासेट)
शोधकर्ताओं ने केवल यह अनुमान नहीं लगाया कि कौन से बैज महत्वपूर्ण हैं। वे सीधे स्रोत के पास गए: लोगों के पास।
- सर्वेक्षण: उन्होंने हजारों आम इज़रायली नागरिकों से पूछा, "आप किन समूहों से जुड़ाव महसूस करते हैं?" (जैसे: "मैं दक्षिणपंथी हूँ," "मैं धार्मिक हूँ," "मुझे सामाजिक न्याय की परवाह है")।
- चयन: लोग वास्तव में किन बातों को महत्वपूर्ण मानते थे, इसके आधार पर शोधकर्ताओं ने 12 सबसे लोकप्रिय "बैजों" को चुना।
- प्रशिक्षण (Training): उन्होंने इज़रायली राजनेताओं के फेसबुक पोस्ट से 5,500 वाक्य लिए और मानव विशेषज्ञों से हर वाक्य को सही बैज के साथ टैग करवाया। उदाहरण के लिए, एक वाक्य एक साथ दो बैज पहन सकता है: "दक्षिणपंथी" और "सुरक्षा-उन्मुख"।
- परिणाम: हिब्रू वाक्यों का एक विशाल, लेबल किया गया पुस्तकालय जो कंप्यूटर को सिखाता है कि वास्तविक जीवन में ये विशिष्ट पहचानें कैसी दिखती हैं।
2. सर्वश्रेष्ठ जासूस की दौड़ (मॉडल)
एक बार जब उनके पास प्रशिक्षण डेटा आ गया, तो उन्हें कंप्यूटर को इन बैजों को स्वचालित रूप से पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता थी। उन्होंने तीन प्रकार के AI के साथ एक "जासूसी दौड़" आयोजित की:
- पुराने स्कूल के जासूस (Encoders): ये मानक AI मॉडल हैं जो टेक्स्ट पढ़ते हैं और वर्गीकरण करते हैं।
- नए सुपर जासूस (Decoder LLMs): ये नवीनतम, विशाल AI मॉडल हैं (जैसे चैटबॉट्स को चलाने वाले) जो टेक्स्ट जेनरेट कर सकते हैं।
- विजेता: हिब्रू-ट्यून्ड सुपर जासूस (विशेष रूप से एक मॉडल जिसे DICTALM2.0 कहा जाता है) इस दौड़ में जीता। यह एक जासूस को एक मूल हिब्रू वक्ता की सहज बुद्धि देने जैसा था। इसने पुराने मॉडलों की तुलना में सांस्कृतिक बारीकियों और राजनीतिक बोलचाल को बेहतर ढंग से समझा, और लगभग 74% की सफलता दर हासिल की (जो इस जटिल कार्य के लिए बहुत अधिक है)।
3. जासूस को काम पर लगाना (निष्कर्ष)
एक बार जब AI प्रशिक्षित हो गया, तो शोधकर्ताओं ने इसका उपयोग राजनीतिक घर के तीन अलग-अलग "कमरों" का विश्लेषण करने के लिए किया:
- फेसबुक: जहाँ राजनेता मतदाताओं से सीधे बात करते हैं।
- नेसेट (संसद): जहाँ वे एक-दूसरे को औपचारिक भाषण देते हैं।
- जनता: जो नियमित लोग सर्वेक्षणों में कहते हैं।
यहाँ कुछ दिलचस्प बातें मिलीं जो उन्होंने खोजीं:
- "इलेक्शन बंप" (चुनाव उछाल): ठीक वैसे ही जैसे कोई स्टोर छुट्टियों से पहले "सेल" के बोर्ड लगाता है, चुनाव से ठीक पहले राजनेता अचानक अधिक पहचान बैज पहनने लगते हैं। AI ने देखा कि चुनाव के मौसम के दौरान पहचान संबंधी चर्चा में भारी उछाल आता है।
- "बंडल" प्रभाव: कुछ बैज हमेशा साथ आते हैं। यदि कोई राजनेता "दक्षिणपंथी" का बैज पहनता है, तो इसकी बहुत अधिक संभावना है कि वह "सुरक्षा" और "ज़ायोनिस्ट" के बैज भी पहने होगा। यह एक वर्दी की तरह है; आपको "दक्षिणपंथी" बैज को "अति-धार्मिक" बैज के साथ अक्सर जोड़ा हुआ नहीं दिखेगा।
- लैंगिक अंतर (Gender Gap): AI ने देखा कि पुरुष और महिला राजनेता अलग-अलग बैज पहनते हैं। पुरुषों ने "सुरक्षा" और "पूंजीवाद" के बारे में अधिक बात की, जबकि महिलाओं के "सामाजिक-उन्मुख" (कल्याण और समुदाय की देखभाल करने वाले) बैज पहनने की संभावना बहुत अधिक थी।
- "दो दुनियाओं" की समस्या: कभी-कभी राजनेता जो कहते हैं और जनता जो महसूस करती है, उनमें मेल नहीं होता। उदाहरण के लिए, जनता "ईमानदारी" और "लोकतंत्र" की बहुत परवाह करती है, लेकिन राजनेता फेसबुक पर इन विषयों के बजाय "दक्षिणपंथी" या "सुरक्षा" के मुद्दों पर अधिक बात करते हैं। हालाँकि, संसद में, राजनेता फेसबुक की तुलना में सामाजिक मुद्दों पर अधिक बात करते हैं।
यह क्यों मायने रखता है?
HEBID को सामाजिक वैज्ञानिकों के लिए एक नए चश्मे के जोड़े के रूप में सोचें।
- पहले: वे केवल "बड़ी तस्वीर" देख सकते थे (जैसे: "यह पार्टी वामपंथी या दक्षिणपंथी है")।
- अब: वे "बारीक विवरण" देख सकते हैं (जैसे: "यह राजनेता एक साथ धार्मिक मतदाताओं और सुरक्षा मतदाताओं को आकर्षित करने की कोशिश कर रहा है")।
यह उपकरण केवल हिब्रू के लिए नहीं है। यह शोधकर्ताओं को अन्य भाषाओं (जो अंग्रेजी नहीं हैं) के लिए इसी तरह के उपकरण बनाने का तरीका दिखाता है, जिससे हमें यह समझने में मदद मिलती है कि विभिन्न संस्कृतियों के लोग अपनी पहचान और अपनी पसंद बताने के लिए भाषा का उपयोग कैसे करते हैं।
संक्षेप में: HEBID एक स्मार्ट, सांस्कृतिक रूप से जागरूक AI है जिसने अंततः इज़रायली राजनीति के "अदृश्य बैजों" को पढ़ना सीख लिया है, जिससे यह पता चलता है कि राजनेता विभिन्न समूहों के साथ जुड़ने के लिए किन तरीकों का उपयोग करते हैं जिन्हें हम पहले माप नहीं सकते थे।
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