बहुभाषी भावना विश्लेषण - महत्व, कार्यप्रणाली और चुनौतियाँ

बहुभाषी भावना विश्लेषण में शामिल कदम हैं

चरण 1: डेटा एकत्र करना

भावना विश्लेषण को लागू करने के लिए डेटा एकत्र करना पहला कदम है। बहुभाषी बनाने के लिए भावना विश्लेषण मॉडल, विभिन्न भाषाओं में डेटा प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। सब कुछ एकत्रित, एनोटेट और लेबल किए गए डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करेगा। आप एपीआई, ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी और प्रकाशकों से डेटा प्राप्त कर सकते हैं। 

चरण 2: प्री-प्रोसेसिंग

एकत्र किए गए वेब डेटा को साफ किया जाना चाहिए, और इससे जानकारी प्राप्त की जानी चाहिए। पाठ के वे हिस्से जो कोई विशेष अर्थ नहीं बताते हैं, जैसे कि 'द', 'है' और अधिक, को हटा दिया जाना चाहिए। इसके अलावा, पाठ को सकारात्मक या नकारात्मक अर्थ बताने के लिए वर्गीकृत किए जाने वाले शब्द समूहों में समूहीकृत किया जाना चाहिए।

वर्गीकरण की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए, सामग्री को HTML टैग, विज्ञापन और स्क्रिप्ट जैसे शोर से मुक्त किया जाना चाहिए। लोगों द्वारा उपयोग की जाने वाली भाषा, शब्दकोष और व्याकरण सामाजिक नेटवर्क के आधार पर भिन्न होते हैं। ऐसी सामग्री को सामान्य बनाना और इसे पूर्व-प्रसंस्करण के लिए तैयार करना महत्वपूर्ण है।

पूर्व-प्रसंस्करण में एक और महत्वपूर्ण कदम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग वाक्यों को विभाजित करने, स्टॉप शब्दों को हटाने, भाषण के हिस्सों को टैग करने, शब्दों को उनके मूल रूप में बदलने और शब्दों को प्रतीकों और पाठ में टोकन करने के लिए करना है। 

चरण 3: मॉडल चयन

नियम-आधारित मॉडल: बहुभाषा सिमेंटिक विश्लेषण की सबसे सरल विधि नियम-आधारित है। नियम-आधारित एल्गोरिथ्म विशेषज्ञों द्वारा प्रोग्राम किए गए पूर्व निर्धारित नियमों के एक सेट के आधार पर विश्लेषण करता है।

नियम सकारात्मक या नकारात्मक शब्दों या वाक्यांशों को निर्दिष्ट कर सकता है। यदि आप किसी उत्पाद या सेवा की समीक्षा करते हैं, उदाहरण के लिए, इसमें सकारात्मक या नकारात्मक शब्द हो सकते हैं जैसे 'महान', 'धीमा', 'प्रतीक्षा करें' और 'उपयोगी'। यह विधि शब्दों को वर्गीकृत करना आसान बनाती है, लेकिन यह जटिल या कम बार-बार आने वाले शब्दों का गलत वर्गीकरण कर सकती है।  

स्वचालित मॉडल: स्वचालित मॉडल मानव मध्यस्थों की भागीदारी के बिना बहुभाषी मनोभाव विश्लेषण करता है। यद्यपि मशीन लर्निंग मॉडल मानव प्रयास का उपयोग करके बनाया गया है, यह विकसित होने के बाद सटीक परिणाम देने के लिए स्वचालित रूप से काम कर सकता है।

टेस्ट डेटा का विश्लेषण किया जाता है, और प्रत्येक टिप्पणी को मैन्युअल रूप से सकारात्मक या नकारात्मक के रूप में लेबल किया जाता है। एमएल मॉडल तब नए पाठ की मौजूदा टिप्पणियों के साथ तुलना करके और उन्हें वर्गीकृत करके परीक्षण डेटा से सीखेगा।  

चरण 4: विश्लेषण और मूल्यांकन

नियम-आधारित और मशीन-लर्निंग मॉडल को समय और अनुभव के साथ सुधारा और बढ़ाया जा सकता है। तेजी से और अधिक सटीक वर्गीकरण के लिए कम अक्सर इस्तेमाल किए जाने वाले शब्दों या बहुभाषी भावनाओं के लिए लाइव स्कोर का शब्दकोश अद्यतन किया जा सकता है।

अनुवाद की चुनौती

क्या अनुवाद काफी नहीं है? दरअसल नहीं!

अनुवाद में एक भाषा से पाठ या पाठ के समूहों को स्थानांतरित करना और दूसरी भाषा में समकक्ष खोजना शामिल है। हालाँकि, अनुवाद न तो सरल है और न ही प्रभावी।

ऐसा इसलिए है क्योंकि मनुष्य भाषा का उपयोग न केवल अपनी आवश्यकताओं को संप्रेषित करने के लिए करता है बल्कि अपनी भावनाओं को व्यक्त करने के लिए भी करता है। इसके अलावा, अंग्रेजी, हिंदी, मंदारिन और थाई जैसी विभिन्न भाषाओं के बीच काफी अंतर हैं। इस साहित्यिक मिश्रण में भावनाओं, कठबोली, मुहावरों, कटाक्ष और इमोजीस का उपयोग जोड़ें। पाठ का सटीक अनुवाद प्राप्त करना संभव नहीं है।

की कुछ मुख्य चुनौतियाँ मशीन अनुवाद रहे

• आत्मीयता
• संदर्भ
• कठबोली और मुहावरे
• ताना
• तुलना
• तटस्थता
• इमोजी और शब्दों का आधुनिक प्रयोग।

अपने उत्पादों, कीमतों, सेवाओं, सुविधाओं और गुणवत्ता के बारे में समीक्षाओं, टिप्पणियों और संचार के अभीष्ट अर्थ को सही ढंग से समझे बिना, व्यवसाय ग्राहकों की ज़रूरतों और विचारों को समझने में असमर्थ होंगे।

बहुभाषी भावना विश्लेषण एक चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया है। प्रत्येक भाषा की अपनी अनूठी शब्दावली, वाक्य-विन्यास, आकृति विज्ञान और ध्वन्यात्मकता होती है। इसमें संस्कृति, कठबोली जोड़ें, भावनाओं को व्यक्त किया, कटाक्ष, और रागिनी, और आपके पास अपने लिए एक चुनौतीपूर्ण पहेली है जिसके लिए एक कुशल AI-संचालित ML समाधान की आवश्यकता है।

मजबूत बहुभाषी विकसित करने के लिए एक व्यापक बहु-भाषा डेटासेट की आवश्यकता है भावना विश्लेषण उपकरण जो समीक्षाओं को संसाधित कर सकता है और व्यवसायों को शक्तिशाली अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। Shaip कई भाषाओं में उद्योग-अनुकूलित, लेबल किए गए, एनोटेट किए गए डेटासेट प्रदान करने में मार्केट लीडर है जो कुशल और सटीक विकसित करने में सहायता करता है बहुभाषी भावना विश्लेषण समाधान.