भावना विश्लेषण क्या है

अधिकांश प्रणालियाँ पाठ को तीन श्रेणियों में बाँटती हैं। सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ जैसा लेबल वाक्य की समग्र भावना बताता है।

अंदर से देखें तो भावना विश्लेषण केवल वर्गीकरण है: input पाठ होता है और output छोटे, निश्चित समूह में से चुनी गई एक श्रेणी होती है।

कई उपकरण ध्रुवता स्कोर देते हैं, जो अक्सर ऋणात्मक एक से धनात्मक एक तक होता है। शून्य के पास की संख्याएँ तटस्थता बताती हैं, जबकि दोनों छोर प्रबल भावना दर्शाते हैं।

नीचे दिया गया वाक्य स्पष्ट रूप से सकारात्मक है। अच्छा मॉडल शब्दों को पढ़कर उसे विश्वास के साथ सकारात्मक लेबल देता है।

"पसंद किया", "अच्छा" और "अद्भुत" जैसे शब्द सकारात्मकता की ओर ले जाते हैं। "भयानक" और "उबाऊ" जैसे शब्द नकारात्मकता की ओर ले जाते हैं। ये संकेत इस कार्य का केंद्र हैं।

भाषा जटिल है, इसलिए एक ही शब्द संदर्भ के साथ अपना अर्थ बदल सकता है। "Sick" का अर्थ बीमार हो सकता है या बोलचाल में शानदार; इसी कारण सरल प्रणालियाँ भ्रमित हो जाती हैं।

"ओह बढ़िया, एक और देरी" सुनने में सकारात्मक लगता है, लेकिन इसका अर्थ उलटा होता है। व्यंग्य भावना विश्लेषण की सबसे कठिन चुनौतियों में से एक है। 🙄

आप अच्छे और बुरे शब्द गिनकर नियम-आधारित पहचानकर्ता बना सकते हैं या लेबल किए गए उदाहरणों से मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं। हम नियमों से शुरू करेंगे।

उत्पाद समीक्षाएँ, सहायता अनुरोध, सोशल मीडिया और शेयर बाज़ार की चर्चाएँ—इन सभी में भावना विश्लेषण का उपयोग होता है। यही सरल विचार बड़े वास्तविक डेटा-समूहों पर भी लागू किया जा सकता है।

भावना विश्लेषण पाठ की भावना को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में लेबल करता है। यह शब्द-संकेतों से संचालित वर्गीकरण है, और संदर्भ अर्थ बदल सकता है। अब हम संकेतों की सूचियाँ बनाएँगे। ✅