परिभाषा
सेंटीमेंट विश्लेषण, टेक्स्ट डेटा में भावनात्मक स्वर (सकारात्मक, नकारात्मक, तटस्थ) निर्धारित करने की प्रक्रिया है। यह एक एनएलपी कार्य है जिसका उपयोग सोशल मीडिया निगरानी, ग्राहक प्रतिक्रिया और बाज़ार विश्लेषण में किया जाता है।
उद्देश्य
इसका उद्देश्य सार्वजनिक राय, ग्राहक संतुष्टि और सामाजिक प्रवृत्तियों को स्वचालित रूप से बड़े पैमाने पर समझना है।
महत्व
- व्यवसायों को ब्रांड प्रतिष्ठा पर नज़र रखने में मदद करता है।
- राजनीतिक और सामाजिक विज्ञान अनुसंधान का समर्थन करता है।
- व्यंग्य या अस्पष्टता के कारण गलत वर्गीकरण का जोखिम।
- पाठ वर्गीकरण कार्यों से संबंधित।
यह कैसे काम करता है:
- पाठ्य डेटा एकत्रित करें और उसका पूर्वप्रसंस्करण करें।
- डेटा को भावना श्रेणियों के साथ लेबल करें.
- पर्यवेक्षित या अपर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करें।
- नये पाठ इनपुट पर मॉडल लागू करें.
- भावना प्रवृत्तियों को एकत्रित करें और उनका विश्लेषण करें।
उदाहरण (वास्तविक दुनिया)
- चुनाव के दौरान ट्विटर भावना विश्लेषण।
- उत्पाद सुधार के लिए अमेज़न समीक्षाओं का विश्लेषण किया गया।
- वित्तीय कंपनियां स्टॉक पूर्वानुमानों के लिए भावनाओं पर नज़र रखती हैं।
संदर्भ / आगे पढ़ने के लिए
- पैंग और ली. “ओपिनियन माइनिंग और सेंटीमेंट एनालिसिस.” सूचना पुनर्प्राप्ति में आधार और रुझान.
- जुराफस्की और मार्टिन: भाषण और भाषा प्रसंस्करण।
- IEEE ट्रांजेक्शन ऑन अफेक्टिव कंप्यूटिंग.
- भावना विश्लेषण गाइड
