वे कहते हैं कि एक अच्छा व्यवसाय हमेशा अपने ग्राहकों की बात सुनता है।
लेकिन वास्तव में सुनने का मतलब क्या है?
आपके व्यवसाय के बारे में बात करने वाले लोग सबसे पहले कहाँ सुनते हैं?
और आप कैसे न केवल उन्हें सुनते हैं बल्कि उन्हें सुनते भी हैं - वास्तव में उन्हें समझते हैं??
ये कुछ ऐसे प्रश्न हैं जो व्यवसाय मालिकों, विपणक, व्यवसाय विकास विशेषज्ञों, विज्ञापन विंग और अन्य प्रमुख हितधारकों को हर दिन परेशान करते हैं। हाल तक ऐसा नहीं था कि हमने उन सभी सवालों के जवाब पाना शुरू कर दिया था जो हम वर्षों से पूछ रहे थे। आज, हम न केवल अपने ग्राहकों की बात सुन सकते हैं और हमारे उत्पादों या सेवाओं के बारे में वे क्या कहते हैं उस पर ध्यान दे सकते हैं, बल्कि सुधारात्मक उपाय भी कर सकते हैं, स्वीकार कर सकते हैं और यहां तक कि उन लोगों को पुरस्कृत भी कर सकते हैं जिनके पास कहने के लिए कुछ वैध या सराहनीय है।
हम इसे भावना विश्लेषण नामक तकनीक से कर सकते हैं। लंबे समय से मौजूद एक अवधारणा, भावना विश्लेषण सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और बिग डेटा के आगमन और प्रभुत्व के बाद बिजनेस स्पेक्ट्रम में एक लोकप्रिय शब्द और फिर एक घरेलू नाम बन गया। आज, लोग उत्पादों और सेवाओं पर अपने अनुभवों, भावनाओं और भावनाओं के बारे में पहले से कहीं अधिक मुखर हैं और यह इस तत्व पर है कि भावना विश्लेषण पूंजीकरण करता है।
यदि आप इस विषय पर नए हैं और विस्तार से जानना चाहते हैं कि क्या भावना विश्लेषण यह, आपके व्यवसाय के लिए इसका क्या अर्थ हो सकता है, और इससे भी अधिक, आप सही जगह पर आए हैं। हमें यकीन है कि पोस्ट के अंत तक आपको विषय पर कार्रवाई योग्य जानकारी मिल जाएगी।
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भावना विश्लेषण क्या है?
भावना विश्लेषण बाजार में आपके उत्पाद, सेवा या ब्रांड की छवि का अनुमान लगाने, आकलन करने या समझने की प्रक्रिया है। यह ग्राहक समीक्षाओं, वित्तीय समाचारों, सोशल मीडिया आदि में बारीकियों की व्याख्या करके मानवीय भावनाओं और संवेदनाओं का विश्लेषण करता है. यदि यह बहुत जटिल लगता है, तो आइए इसे और परिष्कृत करें।
भावना विश्लेषण को राय खनन भी माना जाता है। सोशल मीडिया के उदय के साथ, लोगों ने अपने अनुभवों के बारे में अधिक खुलकर बात करना शुरू कर दिया है ब्लॉग, वीलॉग, सोशल मीडिया कहानियों, समीक्षाओं, अनुशंसाओं, राउंडअप, हैशटैग, टिप्पणियों, सीधे संदेशों, समाचार लेखों और विभिन्न अन्य प्लेटफार्मों के माध्यम से उत्पाद और सेवाएँ ऑनलाइन. जब यह ऑनलाइन होता है, तो यह किसी व्यक्ति के अनुभव की अभिव्यक्ति का एक डिजिटल पदचिह्न छोड़ देता है। अब, यह अनुभव सकारात्मक, नकारात्मक या बस तटस्थ हो सकता है।
भावना विश्लेषण इन सभी अभिव्यक्तियों और अनुभवों को पाठ के रूप में ऑनलाइन खनन करना है। राय और अभिव्यक्ति के एक बड़े नमूना सेट के साथ, एक ब्रांड अपने लक्षित दर्शकों की आवाज को सटीक रूप से पकड़ सकता है, बाजार की गतिशीलता को समझ सकता है और यहां तक कि यह भी जान सकता है कि अंतिम उपयोगकर्ताओं के बीच वह बाजार में कहां खड़ा है।
संक्षेप में, भावना विश्लेषण किसी ब्रांड, उत्पाद, सेवा या इन सभी पर लोगों की राय सामने लाता है।
सोशल मीडिया चैनल आपके व्यवसाय के बारे में जानकारी का खजाना हैं और प्रभावी सरल विश्लेषण तकनीकों के साथ, आप अपने ब्रांड के बारे में जो कुछ भी जानना चाहते हैं वह जान सकते हैं।
साथ ही, हमें भावना विश्लेषण के बारे में गलत धारणा को भी दूर करना होगा। जैसा लगता है उसके विपरीत, भावना विश्लेषण कोई एक-चरणीय उपकरण या तकनीक नहीं है जो तुरंत आपके ब्रांड के बारे में आपकी राय और भावनाएं ला सके। यह एल्गोरिदम, डेटा माइनिंग तकनीक, स्वचालन और यहां तक कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का मिश्रण है और इसके लिए जटिल कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है।
भावना विश्लेषण क्यों महत्वपूर्ण है?
दृष्टिकोण से, यह एक बहुत ही सरल उपहार है कि लोगों के पास आपके ब्रांड या व्यवसाय के बारे में ऑनलाइन बात करने की शक्ति है। जब उनके पास दर्शकों की एक निश्चित संख्या होती है, तो संभावना बहुत अधिक होती है कि वे 10 और लोगों को आपके ब्रांड पर भरोसा करने या उसे छोड़ने के लिए प्रभावित कर सकते हैं।
चूंकि इंटरनेट अच्छे और बुरे दोनों के लिए पारदर्शिता प्रदान करता है, इसलिए व्यवसाय के लिए यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि नकारात्मक उल्लेख हटा दिए जाएं या बदल दिए जाएं और अच्छे उल्लेखों को दर्शकों के लिए पेश किया जाए। आंकड़े और रिपोर्ट यह भी बताते हैं कि जब ऑनलाइन कुछ भी खरीदने की बात आती है तो युवा ग्राहक (जेन जेड और उससे आगे) सोशल मीडिया चैनलों और प्रभावशाली लोगों पर बहुत अधिक निर्भर होते हैं। उस स्थिति में, भावना विश्लेषण न केवल महत्वपूर्ण हो जाता है बल्कि संभवतः एक महत्वपूर्ण उपकरण भी बन जाता है।
भावना विश्लेषण के विभिन्न प्रकार क्या हैं?
भावनाओं की तरह - भावना विश्लेषण जटिल हो सकता है; यह अत्यंत विशिष्ट और लक्ष्य-उन्मुख भी है। अपने भावना विश्लेषण अभियानों से सर्वोत्तम परिणाम और निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए, आपको अपने उद्देश्यों और लक्ष्यों को यथासंभव सटीक रूप से परिभाषित करने की आवश्यकता है। जब उपभोक्ता प्रतिक्रिया की बात आती है तो कई पैरामीटर होते हैं जिन पर आप ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और आप जो चुनते हैं वह सीधे आपके द्वारा लागू किए जाने वाले भावना विश्लेषण अभियान के प्रकार को प्रभावित कर सकता है।
आपको एक त्वरित विचार देने के लिए, यहां विभिन्न प्रकार के भावना विश्लेषण पैरामीटर दिए गए हैं -
- ध्रुवाभिसारिता - आपके ब्रांड को ऑनलाइन मिलने वाली समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित करें (सकारात्मक, तटस्थ और नकारात्मक)
- भावनाएँ - आपके उत्पाद या सेवा द्वारा आपके ग्राहकों के मन में उत्पन्न होने वाली भावनाओं पर ध्यान केंद्रित करें (खुश, उदास, निराश, उत्साहित और बहुत कुछ)
- तात्कालिकता - अपने ब्रांड का उपयोग करने या अपने ग्राहकों की समस्याओं का प्रभावी समाधान खोजने की तात्कालिकता पर ध्यान केंद्रित करें (तत्काल और प्रतीक्षा योग्य)
- इरादा - यह पता लगाने पर ध्यान केंद्रित करें कि आपके उपयोगकर्ता आपके उत्पाद या ब्रांड का उपयोग करने में रुचि रखते हैं या नहीं
आप या तो अपने विश्लेषण अभियान को परिभाषित करने के लिए इन मापदंडों का उपयोग करना चुन सकते हैं या अपने व्यवसाय क्षेत्र, प्रतिस्पर्धा, लक्ष्यों और बहुत कुछ के आधार पर अन्य अति-विशिष्ट मापदंडों के साथ आ सकते हैं। एक बार जब आप इस पर निर्णय ले लेते हैं, तो आप निम्नलिखित प्रकार के भावना विश्लेषण में से किसी एक की सदस्यता ले सकते हैं।
भावना का पता लगाना
यह विधि किसी उद्देश्य के लिए आपके ब्रांड का उपयोग करने के पीछे की भावना को निर्धारित करती है। उदाहरण के लिए, यदि उन्होंने आपके ईकॉमर्स स्टोर से परिधान खरीदा है, तो वे या तो आपकी शिपमेंट प्रक्रियाओं, परिधान की गुणवत्ता, या चयन की सीमा से खुश हो सकते हैं या उनसे निराश हो सकते हैं। इन दो भावनाओं के अलावा, उपयोगकर्ता को स्पेक्ट्रम में किसी विशिष्ट या मिश्रित भावनाओं का भी सामना करना पड़ सकता है। भावना का पता लगाना यह पता लगाने पर काम करता है कि वह विशेष या भावनाओं की श्रेणी क्या है। यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और लेक्सिकॉन की मदद से किया जाता है।
इस प्रकार की कमियों में से एक यह है कि उपयोगकर्ताओं के पास अपनी भावनाओं को व्यक्त करने के कई तरीके हैं - पाठ, इमोजी, व्यंग्य और बहुत कुछ के माध्यम से। उनकी अनूठी अभिव्यक्तियों के पीछे की भावना का पता लगाने के लिए आपका मॉडल अत्यधिक विकसित होना चाहिए।
सुक्ष्म विश्लेषण
विश्लेषण के अधिक प्रत्यक्ष रूप में आपके ब्रांड से जुड़ी ध्रुवता का पता लगाना शामिल है। बहुत सकारात्मक से लेकर तटस्थ से लेकर बहुत नकारात्मक तक, उपयोगकर्ता आपके ब्रांड के संबंध में किसी भी विशेषता का अनुभव कर सकते हैं और ये विशेषताएँ रेटिंग के रूप में एक मूर्त आकार ले सकती हैं (उदाहरण के लिए - सितारे आधारित) और आपके मॉडल को बस इन विभिन्न रूपों की आवश्यकता है विभिन्न स्रोतों से रेटिंग की।
पहलू आधारित विश्लेषण
समीक्षाओं में अक्सर ठोस प्रतिक्रिया और सुझाव होते हैं जो आपको उन खामियों को उजागर करने में मदद करके बाजार में आपके व्यवसाय की वृद्धि को बढ़ा सकते हैं जिनके बारे में आप कभी नहीं जानते थे। पहलू-आधारित भावना विश्लेषण आपको उन्हें पहचानने में मदद करने के लिए एक कदम आगे ले जाता है।
सरल शब्दों में, उपयोगकर्ता आम तौर पर अपनी समीक्षाओं में रेटिंग और भावना व्यक्त करने के अलावा कुछ अच्छी या बुरी बातें बताते हैं। उदाहरण के लिए, आपके यात्रा व्यवसाय की समीक्षा में उल्लेख किया जा सकता है, "गाइड वास्तव में मददगार था और उसने हमें क्षेत्र के सभी स्थान दिखाए और यहां तक कि हमें अपनी उड़ानों में चढ़ने में भी मदद की।" लेकिन, यह भी हो सकता है,” ट्रैवल डेस्क सहयोगी बेहद असभ्य और सुस्त था। हमें दिन का कार्यक्रम तय करने से पहले एक घंटे तक इंतजार करना पड़ा।''
भावनाओं के पीछे जो छिपा है वह आपके व्यवसाय संचालन से दो प्रमुख निष्कर्ष हैं। इन्हें पहलू-आधारित विश्लेषण के माध्यम से ठीक किया जा सकता है, सुधारा जा सकता है या पहचाना जा सकता है।
बहुभाषी विश्लेषण
यह विभिन्न भाषाओं में भावनाओं का आकलन है। भाषा आपके द्वारा संचालित क्षेत्रों, जिन देशों में आप जहाज़ भेजते हैं, आदि पर निर्भर हो सकती है। इस विश्लेषण में भाषा-विशिष्ट खनन और एल्गोरिदम, इसके अभाव में अनुवादक, भावना शब्दकोष और बहुत कुछ का उपयोग शामिल है।
[यह भी पढ़ें: बहुभाषी भावना विश्लेषण - महत्व, कार्यप्रणाली और चुनौतियाँ]
भावना विश्लेषण कैसे काम करता है?
भावना विश्लेषण विविध मॉड्यूल, तकनीकों और तकनीकी अवधारणाओं का मिश्रण है। भावना विश्लेषण के स्पेक्ट्रम में दो प्रमुख तैनाती में एनएलपी और मशीन लर्निंग शामिल हैं। जहां एक राय के खनन और संचयन में मदद करता है, वहीं दूसरा उन राय से अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए विशिष्ट कार्यों को प्रशिक्षित करता है या निष्पादित करता है। आपके पास मौजूद डेटा की मात्रा के आधार पर, आप तीन भावना विश्लेषण मॉड्यूल में से एक को तैनात कर सकते हैं। आपके द्वारा चुने गए मॉडल की सटीकता काफी हद तक डेटा की मात्रा पर निर्भर करती है, इसलिए इस पर ध्यान देना हमेशा सर्वोत्तम अभ्यास है।
नियम-आधारित
यह वह जगह है जहां आप अपने मॉडल के लिए अपने पास मौजूद डेटा पर भावना विश्लेषण करने के लिए मैन्युअल रूप से एक नियम परिभाषित करते हैं। नियम एक पैरामीटर हो सकता है जिसकी हमने ऊपर चर्चा की है - ध्रुवता, तात्कालिकता, पहलू, और बहुत कुछ। इस मॉडल में एनएलपी अवधारणाओं का एकीकरण शामिल है जैसे लेक्सिकॉन, टोकनाइजेशन, पार्सिंग, स्टेमिंग, भाषण के कुछ हिस्सों को टैग करना और बहुत कुछ।
एक बुनियादी मॉडल में, ध्रुवीकृत शब्दों को परिभाषित किया जाता है या एक मान दिया जाता है - सकारात्मक शब्दों के लिए अच्छा और नकारात्मक शब्दों के लिए बुरा। मॉडल किसी पाठ में सकारात्मक और नकारात्मक शब्दों की संख्या गिनता है और तदनुसार राय के पीछे की भावना को वर्गीकृत करता है।
इस तकनीक की एक बड़ी कमी यह है कि व्यंग्य के उदाहरणों को अच्छी राय के रूप में पारित किया जा सकता है, जिससे भावना विश्लेषण की समग्र कार्यक्षमता ख़राब हो जाती है। हालाँकि इसे उन्नत मॉडल बनाकर ठीक किया जा सकता है, फिर भी कमियाँ मौजूद हैं।
स्वचालित
भावना विश्लेषण का यह पहलू पूरी तरह से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर काम करता है। इसमें किसी मॉडल के कार्य करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप और निर्धारित मैनुअल नियमों की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, एक क्लासिफायर लागू किया जाता है जो पाठ का मूल्यांकन करता है और परिणाम देता है। इसमें मॉडलों को खिलाए जा रहे डेटा को समझने में मदद करने के लिए बहुत सारी डेटा टैगिंग और डेटा एनोटेशन शामिल है।
संकर
मॉडलों में सबसे सटीक, हाइब्रिड दृष्टिकोण दोनों दुनियाओं के सर्वोत्तम मिश्रण हैं - नियम-आधारित और स्वचालित। वे अपने भावना विश्लेषण अभियानों के लिए व्यवसायों द्वारा अधिक सटीक, कार्यात्मक और पसंदीदा हैं।
आपके व्यवसाय के लिए भावना विश्लेषण का क्या अर्थ है?
जहां तक आपके व्यवसाय और बाजार में उसके रुख का सवाल है, भावना विश्लेषण खोजों की एक लहर ला सकता है। जब किसी व्यवसाय के अस्तित्व का अंतिम उद्देश्य ग्राहकों के जीवन को आसान बनाना है, तो उनकी बात सुनने से हमें बेहतर उत्पाद और सेवाएँ पेश करने में मदद मिलेगी और बदले में, हमारे व्यवसाय को आगे बढ़ाया जा सकेगा। भावना विश्लेषण आपके व्यवसाय के लिए क्या कर सकता है, इसके मुख्य अंश यहां दिए गए हैं:
- यह बाज़ार में आपके ब्रांड के स्वास्थ्य की निगरानी करने में बेहद मदद करता है। एक डैशबोर्ड से, आप तुरंत समझ सकते हैं कि आपके ब्रांड का स्वास्थ्य अच्छा है, तटस्थ है, या ख़राब हो रहा है।
- यह आपकी ब्रांड प्रतिष्ठा को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने और ORM चिंताओं और संकटों को शीघ्रता से संबोधित करने में आपकी सहायता करता है
- आपको अपने दर्शकों की नब्ज को समझने और उसका फायदा उठाने की सुविधा देकर बेहतर मार्केटिंग अभियानों के विकास का समर्थन करता है
- प्रतिस्पर्धा विश्लेषण को भावना विश्लेषण के माध्यम से महत्वपूर्ण हद तक अनुकूलित किया जा सकता है
- सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि अधिक संतुष्टि और त्वरित बदलाव के लिए ग्राहक सेवा में सुधार किया जा सकता है
सेंटीमेंट एनालिसिस यूज़ केस
हाथ में इतनी शक्तिशाली अवधारणा के साथ, आप भावना विश्लेषण के सर्वोत्तम उपयोग के मामले को लागू करने से बस एक रचनात्मक निर्णय दूर हैं। हालाँकि, आज कई बाज़ार-परीक्षणित और अनुमोदित उपयोग के मामले पहले से ही चल रहे हैं। आइए उनमें से कुछ पर संक्षेप में नजर डालें।
ब्रांड निगरानी
भावना विश्लेषण आपके ब्रांड की ऑनलाइन निगरानी करने का एक शानदार तरीका है। वर्तमान में, ऐसे अधिक चैनल हैं जिनके माध्यम से ग्राहक अपनी राय व्यक्त कर सकते हैं और समग्र ब्रांड छवि बनाए रखने के लिए, हमें निगरानी के लिए ओमनी-चैनल दृष्टिकोण लागू करने की आवश्यकता है। भावना विश्लेषण हमारे व्यवसाय को मंचों, ब्लॉगों, वीडियो स्ट्रीमिंग वेबसाइटों, पॉडकास्ट प्लेटफार्मों और सोशल मीडिया चैनलों पर फैलने में मदद कर सकता है और ब्रांड उल्लेख, समीक्षा, चर्चा, टिप्पणियों और बहुत कुछ पर नजर रख सकता है - या बल्कि कान लगा सकता है।
सोशल मीडिया मॉनिटरिंग
किसी हैशटैग को ट्रेंड कराने में कम से कम एक हजार लोगों का समय लगता है। सोशल मीडिया के पास इतनी अधिक शक्ति होने के कारण, यह केवल तभी समझ में आता है कि हम सुनें कि लोग सोशल प्लेटफ़ॉर्म पर हमारे व्यवसाय के बारे में क्या कहना चाहते हैं। ट्विटर और फेसबुक से लेकर इंस्टाग्राम, स्नैपचैट, लिंक्डइन और अन्य सभी प्लेटफार्मों पर आलोचनाओं और प्रशंसाओं (सामाजिक उल्लेखों) को सुनने और तदनुसार प्रतिक्रिया देने के लिए भावना विश्लेषण किया जा सकता है। इससे हमारे व्यवसाय को हमारे उपयोगकर्ताओं के साथ बेहतर ढंग से जुड़ने, परिचालन में मानवीय दृष्टिकोण लाने और हमारे व्यवसाय में सबसे महत्वपूर्ण हितधारकों - हमारे ग्राहकों - के साथ सीधे जुड़ने में मदद मिलती है।
बाजार अनुसंधान
भावना विश्लेषण बाजार, इसकी खामियों, संभावनाओं और हमारी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए और भी बहुत कुछ समझने का एक शानदार तरीका है। सटीक बाज़ार अनुसंधान के साथ, यह विस्तार, विविधीकरण और नए उत्पादों या सेवाओं की शुरूआत जैसे उद्देश्यों को अधिक प्रभावी और प्रभावशाली बनाता है। हम रुझानों की भविष्यवाणी और आकलन कर सकते हैं, बाजार की गतिशीलता को समझ सकते हैं, एक नए उत्पाद की आवश्यकता का एहसास कर सकते हैं, हमारे लक्षित दर्शकों की क्रय शक्ति और अन्य विशेषताओं को समझ सकते हैं, और भावना विश्लेषण के माध्यम से और भी बहुत कुछ कर सकते हैं।
भावना विश्लेषण में मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जाता है?
जैसा कि हमने उल्लेख किया है, भावना विश्लेषण एक जटिल अवधारणा है और जब आपके पास बड़े डेटासेट होते हैं, तो आप मदद नहीं कर सकते हैं लेकिन सोचते हैं कि पूरी प्रक्रिया को स्वचालित करना इस तक पहुंचने का सबसे अच्छा तरीका हो सकता है। बेशक, यदि आप भावनाओं का विश्लेषण करने के लिए एक स्वचालित दृष्टिकोण तैनात कर रहे हैं, तो सटीक परिणामों के लिए अपने मशीन लर्निंग मॉडल को सटीक रूप से प्रशिक्षित करना महत्वपूर्ण है।
यहीं पर जटिलताएँ उत्पन्न होती हैं। आपके द्वारा फ़ीड किया गया डेटा न केवल संरचित होना चाहिए बल्कि उसे टैग भी किया जाना चाहिए। जब आप डेटा टैग करते हैं तभी आपका मॉडल वाक्य संरचना, भाषण के हिस्सों, ध्रुवीकृत शब्दों, संदर्भ और वाक्य में शामिल अन्य मापदंडों को समझ सकता है। इसके लिए, आपको मुख्य रूप से डेटा की मात्रा के बाद वॉल्यूम को टैग करने पर काम करना होगा।
जब आप अपने डेटा को टैग करते हैं, तो आपकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता या मॉडल टेक्स्ट के विभिन्न पहलुओं को समझता है और आपके द्वारा फीड किए गए डेटा के पीछे की भावना को समझने पर स्वायत्त रूप से काम करता है। आप मशीन को यह पहचानने में मदद करने के लिए अपने टेक्स्ट के विशिष्ट भागों को एनोटेट करके अपने डेटा को प्रशिक्षित कर सकते हैं। उस विशेष पैरामीटर पर ध्यान केंद्रित करें और उससे सीखें। पहचानकर्ता को और अधिक परिभाषित करने के लिए आपको मेटाडेटा भी जोड़ना होगा।
यदि आप अपने डेटा को इन-हाउस एनोटेट करने की योजना बना रहे हैं, तो सबसे पहले आपके पास बड़ी मात्रा में डेटा होना चाहिए। एक बार यह आपके पास आ जाए, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं आपके डेटा को एनोटेट करने के लिए शेप प्लेटफ़ॉर्म. हालाँकि, यह प्रक्रिया जटिल हो सकती है क्योंकि आपको या तो इस काम के लिए अपने संसाधन समर्पित करने होंगे या उन्हें अतिरिक्त प्रयास करने और काम पूरा करने के लिए कहना होगा।
यदि आपका समय जल्द ही बाजार में आने वाला है, और आपको अपनी डेटा एनोटेशन आवश्यकताओं के लिए बाहरी स्रोतों की तलाश करने की आवश्यकता है, तो शेप में हमारे जैसे संसाधन दिन बचा सकते हैं। हमारी विशेषज्ञ डेटा एनोटेशन प्रक्रियाओं के साथ, हम सुनिश्चित करते हैं कि आपके मशीन लर्निंग मॉडल को सटीक परिणामों के लिए सबसे सटीक डेटासेट दिया जाए। हमारी टीम लक्ष्य-उन्मुख परिणाम प्रदान करने के लिए आपकी आवश्यकताओं और आवश्यकताओं के आधार पर डेटा की व्याख्या करती है। क्योंकि यह एक समय लेने वाली और थकाऊ प्रक्रिया है, हम भावना विश्लेषण प्रशिक्षण के लिए आपकी डेटा एनोटेशन आवश्यकताओं के साथ संपर्क करने का सुझाव देते हैं।
तक पहुँच आज।