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2023 में सेंटिमेंट विश्लेषण के लिए एक शुरुआती गाइड
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मानव संवेदनशील प्राणी हैं; हम भावनाएं, संवेदनाएं और भावनाएं अनुभव करते हैं 90% समय। सेंटिमेंट विश्लेषण शोधकर्ताओं, व्यवसायों और संगठनों के लिए ग्राहक प्रतिक्रिया को समझने और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए बढ़ती महत्वपूर्णता है। इसके विभिन्न अनुप्रयोग हैं, लेकिन यह कुछ चुनौतियों का सामना भी करता है।
सेंटिमेंट विचारों, दृष्टिकोणों और दृष्टिकोणों को संदर्भित करता है – जो भावनाओं द्वारा प्रेरित होते हैं। उदाहरण के लिए, आज अधिकांश लोग सिर्फ अपने विचारों को व्यक्त करने के लिए सोशल मीडिया पर जाते हैं। इसलिए, टेक्स्ट माइनिंग शोधकर्ता सोशल मीडिया सेंटिमेंट विश्लेषण पर काम करते हैं ताकि वे जनमत को समझ सकें, रुझानों की भविष्यवाणी कर सकें और ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकें।
आइए सेंटिमेंट विश्लेषण के बारे में विस्तार से चर्चा करें।
सेंटिमेंट विश्लेषण क्या है?
नेचरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) तकनीक जो पाठ्य डेटा का विश्लेषण करती है, जैसे कि ग्राहक समीक्षा, भावना को समझने और इसे सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करने के लिए सेंटिमेंट विश्लेषण कहा जाता है।
ऑनलाइन साझा किए गए पाठ्य डेटा की मात्रा बहुत बड़ी है। प्रतिदिन 500 मिलियन से अधिक ट्वीट साझा किए जाते हैं जिनमें भावनाएं और राय होती हैं। इस उच्च-मात्रा, उच्च-विविधता और उच्च-गति डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता विकसित करके, संगठन डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं।
सेंटिमेंट विश्लेषण के तीन मुख्य प्रकार हैं:
1. मल्टीमॉडल सेंटिमेंट विश्लेषण
यह सेंटिमेंट विश्लेषण का एक प्रकार है जिसमें हम विभिन्न डेटा मोड, जैसे कि वीडियो, ऑडियो और पाठ, को सामग्री में व्यक्त भावनाओं का विश्लेषण करने के लिए मानते हैं। चेहरे के भाव, स्वर जैसे दृश्य और श्रवण संकेतों पर विचार करने से भावनाओं का एक व्यापक स्पेक्ट्रम मिलता है।
2. एस्पेक्ट-आधारित सेंटिमेंट विश्लेषण
एस्पेक्ट-आधारित विश्लेषण में एनएलपी विधियों का उपयोग उत्पादों और सेवाओं की विशिष्ट विशेषताओं या विशेषताओं से संबंधित भावनाओं और राय का विश्लेषण और निष्कर्षण करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक रेस्तरां समीक्षा में, शोधकर्ता भोजन, सेवा, वातावरण आदि से संबंधित भावनाओं को निकाल सकते हैं।
3. मल्टीलिंगुअल सेंटिमेंट विश्लेषण
प्रत्येक भाषा का अपना व्याकरण, वाक्य रचना और शब्दावली होती है। प्रत्येक भाषा में भावना को अलग तरह से व्यक्त किया जाता है। मल्टीलिंगुअल सेंटिमेंट विश्लेषण में, प्रत्येक भाषा को विशेष रूप से प्रशिक्षित किया जाता है ताकि विश्लेषण किए जा रहे पाठ की भावना को निकाला जा सके।
सेंटिमेंट विश्लेषण के लिए आप कौन से टूल्स का उपयोग कर सकते हैं?
सेंटिमेंट विश्लेषण में, हम डेटा (ग्राहक समीक्षा, सोशल मीडिया पोस्ट, टिप्पणियां आदि) एकत्र करते हैं, इसे प्रीप्रोसेस करते हैं (अवांछित पाठ हटाना, टोकनाइजेशन, पीओएस टैगिंग, स्टेमिंग/लेम्मेटाइजेशन), विशेषताओं को निकालते हैं (मॉडलिंग के लिए शब्दों को संख्याओं में परिवर्तित करना) और पाठ को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करते हैं।
विभिन्न पाइथन लाइब्रेरीज और व्यावसायिक रूप से उपलब्ध टूल्स सेंटिमेंट विश्लेषण की प्रक्रिया को आसान बनाते हैं, जो इस प्रकार है:
1. पाइथन लाइब्रेरीज
एनएलटीके (नेचरल लैंग्वेज टूलकिट) सेंटिमेंट विश्लेषण के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली पाठ प्रोसेसिंग लाइब्रेरी है। वैडर (वैलेंस अवेयर डिक्शनरी और सेंटिमेंट रीजनर) और टेक्स्टब्लोब जैसी विभिन्न लाइब्रेरियां एनएलटीके पर बनाई गई हैं।
बीईआरटी (बिडायरेक्शनल एनकोडर रिप्रेजेंटेशन्स फ्रॉम ट्रांसफॉर्मर्स) एक शक्तिशाली भाषा प्रतिनिधित्व मॉडल है जिसने कई एनएलपी कार्यों पर राज्य-कला परिणाम दिखाए हैं।
2. व्यावसायिक रूप से उपलब्ध टूल्स
डेवलपर्स और व्यवसाय अपने अनुप्रयोगों के लिए कई व्यावसायिक रूप से उपलब्ध टूल्स का उपयोग कर सकते हैं। ये टूल्स अनुकूलन योग्य हैं, इसलिए प्रीप्रोसेसिंग और मॉडलिंग तकनीकों को विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार तैयार किया जा सकता है। लोकप्रिय टूल्स हैं:
आईबीएम वॉटसन एनएलयू एक क्लाउड-आधारित सेवा है जो पाठ विश्लेषण, जैसे कि सेंटिमेंट विश्लेषण में मदद करती है। यह कई भाषाओं को समर्थन करती है और गहरे शिक्षण का उपयोग करके भावनाओं की पहचान करती है।
गूगल का नेचरल लैंग्वेज एपीआई विभिन्न एनएलपी कार्यों को कर सकता है। एपीआई मशीन लर्निंग और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके भावना और परिमाण स्कोर प्रदान करता है।
सेंटिमेंट विश्लेषण के अनुप्रयोग
1. ग्राहक अनुभव प्रबंधन (सीईएम)
ग्राहक प्रतिक्रिया और समीक्षाओं से ग्राहकों की भावनाओं को निकालने और विश्लेषण करने और उत्पादों और सेवाओं में सुधार करने की प्रक्रिया को ग्राहक अनुभव प्रबंधन कहा जाता है। सरल शब्दों में, सीईएम – सेंटिमेंट विश्लेषण का उपयोग करके – ग्राहक संतुष्टि में सुधार कर सकता है, जो बदले में राजस्व बढ़ाता है। और जब ग्राहक संतुष्ट होते हैं, तो 72% उन अपने अनुभव को दूसरों के साथ साझा करते हैं।
2. सोशल मीडिया विश्लेषण
विश्व की लगभग 65% आबादी सोशल मीडिया का उपयोग करती है। आज, हम किसी भी महत्वपूर्ण घटना के बारे में लोगों की भावनाओं और राय को सोशल मीडिया पर पा सकते हैं। शोधकर्ता विशिष्ट घटनाओं के बारे में जनमत का आकलन करने के लिए डेटा इकट्ठा कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, एक अध्ययन किया गया था जिसमें पश्चिमी देशों के लोगों की तुलना में पूर्वी देशों के लोग आईएसआईएस के बारे में क्या देखते हैं। शोध ने निष्कर्ष निकाला कि लोग आईएसआईएस को खतरा मानते हैं, चाहे वे कहीं से भी हों।
3. राजनीतिक विश्लेषण
सोशल मीडिया पर जन भावना का विश्लेषण करके, राजनीतिक अभियान अपनी ताकत और कमजोरियों को समझ सकते हैं और जनता के लिए सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों पर प्रतिक्रिया दे सकते हैं। इसके अलावा, शोधकर्ता राजनीतिक दलों और उम्मीदवारों के प्रति भावनाओं का विश्लेषण करके चुनाव परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
ट्विटर में पोलिंग डेटा के साथ 94% संबंध है, जिसका अर्थ है कि यह चुनावों की भविष्यवाणी में बहुत संगत है।
सेंटिमेंट विश्लेषण की चुनौतियाँ
1. अस्पष्टता
अस्पष्टता उन मामलों को संदर्भित करती है जहां एक शब्द या अभिव्यक्ति के कई अर्थ होते हैं जो आसपास के संदर्भ पर आधारित होते हैं। उदाहरण के लिए, “सिक” शब्द का सकारात्मक अर्थ (“वह संगीत समारोह शानदार था”) या नकारात्मक अर्थ (“मैं बीमार हूँ”) हो सकता है, जो संदर्भ पर निर्भर करता है।
2. व्यंग्य
पाठ में व्यंग्य का पता लगाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि लोग उत्तेजना के साथ सकारात्मक शब्दों का उपयोग नकारात्मक भावना व्यक्त करने के लिए या इसके विपरीत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, “ओह, एक और बैठक” जैसा पाठ व्यंग्यात्मक टिप्पणी हो सकती है, जो संदर्भ पर निर्भर करती है।
3. डेटा गुणवत्ता
गुणवत्तापूर्ण डोमेन-विशिष्ट डेटा खोजना जिसमें कोई डेटा गोपनीयता और सुरक्षा चिंताएं नहीं हैं, चुनौतीपूर्ण हो सकता है। सोशल मीडिया वेबसाइटों से डेटा स्क्रैपिंग हमेशा एक ग्रे क्षेत्र है। मेटा ने फेसबुक के नियमों और नीतियों के खिलाफ फेसबुक के लिए स्क्रैपिंग एक्सटेंशन बनाने के लिए दो कंपनियों, ब्रांडटोटल और यूनिमानिया के खिलाफ मुकदमा दायर किया।
4. इमोजी
इमोजी सोशल मीडिया ऐप्स पर बातचीत में भावनाएं व्यक्त करने के लिए बढ़ती तरह से उपयोग की जा रही हैं। लेकिन इमोजी की व्याख्या व्यक्तिपरक और संदर्भ-निर्भर है। अधिकांश प्रैक्टिशनर पाठ से इमोजी हटा देते हैं, जो कुछ मामलों में सबसे अच्छा विकल्प नहीं हो सकता है। इसलिए, पाठ की भावना का समग्र रूप से विश्लेषण करना मुश्किल हो जाता है।
2023 और उसके बाद में सेंटिमेंट विश्लेषण की स्थिति!
बीईआरटी और जीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल कई एनएलपी कार्यों पर राज्य-कला परिणाम हासिल कर चुके हैं। शोधकर्ता इमोजी एम्बेडिंग और मल्टी-हेड सेल्फ-एटेंशन आर्किटेक्चर का उपयोग इमोजी और व्यंग्य की चुनौती को संबोधित करने के लिए कर रहे हैं। समय के साथ, ऐसी तकनीकें बेहतर सटीकता, स्केलेबिलिटी और गति हासिल करेंगी।
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