इन्टरनेटले मानिसहरूलाई स्वतन्त्र रूपमा आफ्नो विचार, विचार र सुझावहरू संसारमा कुनै पनि कुरामा व्यक्त गर्ने ढोका खोलिदिएको छ। सामाजिक संजाल, वेबसाइटहरू, र ब्लगहरू। आफ्नो विचार व्यक्त गर्नुको अतिरिक्त, मानिसहरू (ग्राहकहरू) ले अरूको खरिद निर्णयलाई पनि प्रभाव पार्दैछन्। भावना, चाहे नकारात्मक वा सकारात्मक, कुनै पनि व्यवसाय वा ब्रान्डको लागि यसको उत्पादन वा सेवाहरूको बिक्रीको बारेमा चिन्तित छ।
व्यवसायहरूलाई व्यापार प्रयोगको लागि टिप्पणीहरू खान मद्दत गर्नु हो प्राकृतिक भाषा प्रशोधन. प्रत्येक चार व्यवसायमा एक तिनीहरूको व्यापारिक निर्णयहरूलाई शक्ति दिनको लागि अर्को वर्ष भित्र NLP प्रविधि लागू गर्ने योजना छ। भावना विश्लेषण प्रयोग गरेर, NLP ले व्यवसायहरूलाई कच्चा र असंरचित डेटाबाट व्याख्यायोग्य अन्तरदृष्टि प्राप्त गर्न मद्दत गर्दछ।
राय खनन वा भावनात्मक विश्लेषण NLP को एक प्रविधि हो जुन सही भावना पहिचान गर्न प्रयोग गरिन्छ - सकारात्मक, नकारात्मक वा तटस्थ - टिप्पणी र प्रतिक्रिया संग सम्बन्धित। NLP को मद्दतले, टिप्पणीहरूमा भएका किवर्डहरू किवर्डमा समावेश भएका सकारात्मक वा नकारात्मक शब्दहरू निर्धारण गर्न विश्लेषण गरिन्छ।
भावनाहरूलाई एक स्केलिंग प्रणालीमा स्कोर गरिन्छ जसले पाठको टुक्रामा भावनाहरूलाई भावना स्कोरहरू प्रदान गर्दछ (पाठलाई सकारात्मक वा नकारात्मक रूपमा निर्धारण गर्दै)।
बहुभाषी भावना विश्लेषण के हो?
रूपमा नाम सुझाव, बहुभाषी भावना विश्लेषण एक भन्दा बढी भाषाहरूको लागि भावना स्कोर प्रदर्शन गर्ने प्रविधि हो। यद्यपि, यो त्यति सरल छैन। हाम्रो संस्कृति, भाषा र अनुभवहरूले हाम्रो खरिद व्यवहार र भावनाहरूलाई धेरै प्रभाव पार्छ। प्रयोगकर्ताको भाषा, सन्दर्भ, र संस्कृतिको राम्रो बुझाइ बिना, प्रयोगकर्ताको मनसाय, भावनाहरू, र व्याख्याहरू सही रूपमा बुझ्न असम्भव छ।
जबकि स्वचालन हाम्रो आधुनिक-दिनका धेरै समस्याहरूको जवाफ हो, मेशिन अनुवाद सफ्टवेयरले टिप्पणीहरूमा भाषा, बोलचाल, सूक्ष्मता, र सांस्कृतिक सन्दर्भहरूको सूक्ष्मताहरू उठाउन सक्षम हुनेछैन। उत्पादन समीक्षाहरू यो अनुवाद गर्दैछ। ML उपकरणले तपाईंलाई अनुवाद दिन सक्छ, तर यो उपयोगी नहुन सक्छ। यही कारण हो कि बहुभाषी भावना विश्लेषण आवश्यक छ।
बहुभाषी भावना विश्लेषण किन आवश्यक छ?
धेरै व्यवसायहरूले अंग्रेजीलाई आफ्नो सञ्चार माध्यमको रूपमा प्रयोग गर्छन्, तर यो विश्वव्यापी रूपमा धेरै उपभोक्ताहरूले प्रयोग गर्दैनन्।
Ethnologue को अनुसार, विश्वको जनसंख्याको लगभग 13% अंग्रेजी बोल्छन्। थप रूपमा, ब्रिटिश काउन्सिलले बताउँछ कि विश्व जनसंख्याको लगभग 25% अंग्रेजीको सभ्य समझ छ। यदि यी संख्याहरू विश्वास गर्ने हो भने, उपभोक्ताहरूको ठूलो भागले एकअर्का र व्यवसायसँग अंग्रेजी बाहेक अन्य भाषामा अन्तरक्रिया गर्दछ।
यदि व्यवसायहरूको मुख्य उद्देश्य उनीहरूको ग्राहक आधारलाई अक्षुण्ण राख्नु र नयाँ ग्राहकहरूलाई आकर्षित गर्नु हो भने, यसले उनीहरूका ग्राहकहरूको विचारलाई राम्ररी बुझ्नुपर्छ। मातृभाषा। प्रत्येक टिप्पणीलाई म्यानुअल रूपमा समीक्षा गर्नु वा तिनीहरूलाई अंग्रेजीमा अनुवाद गर्नु एक जटिल प्रक्रिया हो जसले प्रभावकारी परिणामहरू प्रदान गर्दैन।
दिगो समाधान बहुभाषी विकास हो भावना विश्लेषण प्रणाली जसले सामाजिक सञ्जाल, फोरम, सर्वेक्षण, र थपमा ग्राहकको राय, भावना, र सुझावहरू पत्ता लगाउन र विश्लेषण गर्दछ।
बहुभाषिक भावना विश्लेषण गर्न चरणहरू
भावना विश्लेषण, चाहे एउटै भाषामा होस् वा बहु भाषाहरू, एक प्रक्रिया हो जसलाई निकाल्नको लागि मेसिन लर्निङ मोडेलहरू, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र डेटा विश्लेषण प्रविधिहरू प्रयोग गर्न आवश्यक छ। बहुभाषी भावना स्कोरिंग डाटाबाट।
बहुभाषिक भावना विश्लेषणमा संलग्न चरणहरू हुन्
चरण 1: डाटा सङ्कलन
डेटा सङ्कलन भावना विश्लेषण लागू गर्न पहिलो चरण हो। एक बहुभाषिक सिर्जना गर्न भावना विश्लेषण मोडेल, विभिन्न भाषाहरूमा डाटा प्राप्त गर्न महत्त्वपूर्ण छ। सबै कुरा एकत्रित, एनोटेट र लेबल गरिएको डाटाको गुणस्तरमा निर्भर हुनेछ। तपाईं API हरू, खुला स्रोत भण्डारहरू, र प्रकाशकहरूबाट डेटा कोर्न सक्नुहुन्छ।
चरण 2: पूर्व प्रशोधन
संकलित वेब डाटा सफा गरिनुपर्छ, र त्यसबाट जानकारी संकलन गर्नुपर्छ। पाठका अंशहरू जसले कुनै विशेष अर्थ बुझाउँदैन, जस्तै 'the' 'is' र थप, हटाउनु पर्छ। यसबाहेक, पाठलाई सकारात्मक वा नकारात्मक अर्थ बुझाउनको लागि शब्द समूहमा वर्गीकरण गर्नुपर्दछ।
वर्गीकरण गुणस्तर सुधार गर्न, सामग्री HTML ट्यागहरू, विज्ञापनहरू, र स्क्रिप्टहरू जस्ता शोरबाट सफा हुनुपर्छ। सामाजिक सञ्जालको आधारमा मानिसहरूले प्रयोग गर्ने भाषा, लेक्सिकन र व्याकरण फरक हुन्छन्। यस्तो सामग्रीलाई सामान्य बनाउन र पूर्व-प्रक्रियाको लागि तयार गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
प्रि-प्रोसेसिङको अर्को महत्वपूर्ण चरण भनेको वाक्यहरू विभाजित गर्न, शब्दहरू रोक्न, भाषणका भागहरू ट्याग गर्न, शब्दहरूलाई तिनीहरूको मूल रूपमा रूपान्तरण गर्न र शब्दहरूलाई प्रतीक र पाठमा टोकनाइज गर्न प्राकृतिक भाषा प्रशोधन प्रयोग गर्नु हो।
चरण 3: मोडेल चयन
नियममा आधारित मोडेल: बहुभाषिक अर्थ विश्लेषणको सरल विधि नियममा आधारित छ। नियम-आधारित एल्गोरिथ्मले विशेषज्ञहरूद्वारा प्रोग्राम गरिएको पूर्वनिर्धारित नियमहरूको सेटमा आधारित विश्लेषण गर्दछ।
नियमले सकारात्मक वा नकारात्मक शब्द वा वाक्यांशहरू निर्दिष्ट गर्न सक्छ। यदि तपाईंले उत्पादन वा सेवाको समीक्षा लिनुभयो भने, उदाहरणका लागि, यसले सकारात्मक वा नकारात्मक शब्दहरू समावेश गर्न सक्छ जस्तै 'महान', 'ढिलो,' 'पर्खनुहोस्' र 'उपयोगी।' यो विधिले शब्दहरू वर्गीकरण गर्न सजिलो बनाउँछ, तर यसले जटिल वा कम बारम्बार शब्दहरूलाई गलत वर्गीकरण गर्न सक्छ।
स्वचालित मोडेल: स्वचालित मोडेलले मानव मध्यस्थकर्ताहरूको संलग्नता बिना बहुभाषी भावना विश्लेषण गर्दछ। यद्यपि मेसिन लर्निङ मोडेल मानव प्रयास प्रयोग गरेर निर्माण गरिएको हो, यसले एक पटक विकास गरेपछि सही परिणामहरू प्रदान गर्न स्वचालित रूपमा काम गर्न सक्छ।
परीक्षण डेटा विश्लेषण गरिन्छ, र प्रत्येक टिप्पणी म्यानुअल रूपमा सकारात्मक वा नकारात्मक रूपमा लेबल गरिन्छ। ML मोडेलले नयाँ पाठलाई अवस्थित टिप्पणीहरूसँग तुलना गरेर र तिनीहरूलाई वर्गीकरण गरेर परीक्षण डेटाबाट सिक्नेछ।
चरण 4: विश्लेषण र मूल्याङ्कन
नियम-आधारित र मेसिन-लर्निङ मोडेलहरूलाई समय र अनुभवसँगै सुधार र विस्तार गर्न सकिन्छ। कम बारम्बार प्रयोग हुने शब्दहरू वा बहुभाषिक भावनाहरूको लागि लाइभ स्कोरहरूको शब्दकोश छिटो र अधिक सटीक वर्गीकरणको लागि अद्यावधिक गर्न सकिन्छ।
अनुवादको चुनौती
अनुवाद पर्याप्त छैन? वास्तवमा, होइन!
अनुवादले एउटा भाषाबाट पाठ वा पाठको समूहहरू स्थानान्तरण गर्ने र अर्कोमा बराबर खोज्ने समावेश गर्दछ। तर, अनुवाद सरल र प्रभावकारी छैन।
त्यो किनभने मानिसहरूले आफ्नो आवश्यकताहरू संवाद गर्न मात्र होइन तर आफ्ना भावनाहरू व्यक्त गर्न पनि भाषा प्रयोग गर्छन्। यसबाहेक, अंग्रेजी, हिन्दी, मन्डारिन, र थाई जस्ता विभिन्न भाषाहरू बीचको भिन्नताहरू छन्। यस साहित्यिक मिश्रणमा भावना, अपशब्द, मुहावरा, व्यंग्य र इमोजीहरूको प्रयोग थप्नुहोस्। पाठको सही अनुवाद प्राप्त गर्न सम्भव छैन।
का केही प्रमुख चुनौतिहरु मेशिन अनुवाद हो
- विषयकता
- सन्दर्भ
- अपशब्द र मुहावराहरू
- सार्कसम
- तुलना
- तटस्थता
- इमोजिस र शब्दहरूको आधुनिक प्रयोग।
समीक्षाहरू, टिप्पणीहरू, र तिनीहरूका उत्पादनहरू, मूल्यहरू, सेवाहरू, सुविधाहरू, र गुणस्तरको सम्बन्धमा सञ्चारको अभिप्रेत अर्थलाई सही रूपमा बुझ्न बिना, व्यवसायहरूले ग्राहकहरूको आवश्यकता र विचारहरू बुझ्न असमर्थ हुनेछन्।
बहुभाषी भावना विश्लेषण एक चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया हो। प्रत्येक भाषाको आ-आफ्नै लेक्सिकन, सिन्ट्याक्स, मोर्फोलजी, र फोनोलोजी हुन्छ। यसमा जोड्नुहोस् संस्कृति, गाली, भावना व्यक्त गरे, व्यंग्य, र टोनालिटी, र तपाईंले आफैलाई एउटा चुनौतीपूर्ण पजल पाउनुभएको छ जसलाई कुशल AI-संचालित ML समाधान चाहिन्छ।
बलियो बहुभाषी विकास गर्न एक व्यापक बहु-भाषा डाटासेट आवश्यक छ भावना विश्लेषण उपकरण जसले समीक्षाहरू प्रशोधन गर्न र व्यवसायहरूलाई शक्तिशाली अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्न सक्छ। Shaip धेरै भाषाहरूमा उद्योग-अनुकूलित, लेबल गरिएको, एनोटेटेड डेटासेटहरू प्रदान गर्ने बजार नेता हो जसले कुशल र सही विकास गर्न मद्दत गर्दछ। बहुभाषी भावना विश्लेषण समाधान.
