നിര്വചനം
ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിലെ വൈകാരിക സ്വരം (പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ്, ന്യൂട്രൽ) നിർണ്ണയിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് സെന്റിമെന്റ് വിശകലനം. സോഷ്യൽ മീഡിയ നിരീക്ഷണം, ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക്, വിപണി വിശകലനം എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു NLP ടാസ്കാണിത്.
ഉദ്ദേശ്യം
പൊതുജനാഭിപ്രായം, ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി, സാമൂഹിക പ്രവണതകൾ എന്നിവ സ്വയമേവ സ്കെയിലിൽ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം.
പ്രാധാന്യം
- ബ്രാൻഡ് പ്രശസ്തി ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നു.
- രാഷ്ട്രീയ, സാമൂഹിക ശാസ്ത്ര ഗവേഷണങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- പരിഹാസം അല്ലെങ്കിൽ അവ്യക്തത കാരണം തെറ്റായ വർഗ്ഗീകരണം ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത.
- ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ ജോലികളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടത്.
ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
- ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ശേഖരിച്ച് പ്രീപ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക.
- വികാര വിഭാഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ലേബൽ ചെയ്യുക.
- മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതോ അല്ലാത്തതോ ആയ പഠനം ഉപയോഗിച്ച് ML മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുക.
- പുതിയ ടെക്സ്റ്റ് ഇൻപുട്ടുകളിൽ മോഡലുകൾ പ്രയോഗിക്കുക.
- വികാര പ്രവണതകൾ സമാഹരിച്ച് വിശകലനം ചെയ്യുക.
ഉദാഹരണങ്ങൾ (യഥാർത്ഥ ലോകം)
- തിരഞ്ഞെടുപ്പ് കാലത്തെ ട്വിറ്റർ വികാര വിശകലനം.
- ഉൽപ്പന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തലിനായി ആമസോൺ അവലോകനങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്തു.
- ഓഹരി പ്രവചനങ്ങൾക്കായുള്ള വികാരം ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
റഫറൻസുകൾ / കൂടുതൽ വായന
- പാങ് & ലീ. “അഭിപ്രായ ഖനനവും വികാര വിശകലനവും.” വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിലെ അടിസ്ഥാനങ്ങളും പ്രവണതകളും.
- ജുറാഫ്സ്കിയും മാർട്ടിനും. സ്പീച്ച് ആൻഡ് ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്.
- അഫക്റ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ IEEE ഇടപാടുകൾ.
- വികാര വിശകലന ഗൈഡ്
