সংজ্ঞা
অনুভূতি বিশ্লেষণ হল টেক্সট ডেটাতে আবেগগত স্বর (ইতিবাচক, নেতিবাচক, নিরপেক্ষ) নির্ধারণের প্রক্রিয়া। এটি একটি NLP কাজ যা সোশ্যাল মিডিয়া পর্যবেক্ষণ, গ্রাহক প্রতিক্রিয়া এবং বাজার বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়।
উদ্দেশ্য
উদ্দেশ্য হল জনমত, গ্রাহক সন্তুষ্টি এবং সামাজিক প্রবণতাগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেলে বোঝা।
গুরুত্ব
- ব্যবসাগুলিকে ব্র্যান্ডের খ্যাতি ট্র্যাক করতে সাহায্য করে।
- রাজনৈতিক ও সামাজিক বিজ্ঞান গবেষণাকে সমর্থন করে।
- ব্যঙ্গাত্মক বা অস্পষ্টতার কারণে ভুল শ্রেণীবিভাগের ঝুঁকি।
- টেক্সট শ্রেণীবিভাগের কাজগুলির সাথে সম্পর্কিত।
কিভাবে এটা কাজ করে
- টেক্সট ডেটা সংগ্রহ এবং প্রিপ্রসেস করা।
- অনুভূতির বিভাগ সহ ডেটা লেবেল করুন।
- তত্ত্বাবধানে থাকা বা তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা ব্যবহার করে ML মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিন।
- নতুন টেক্সট ইনপুটগুলিতে মডেল প্রয়োগ করুন।
- অনুভূতির প্রবণতা একত্রিত করুন এবং বিশ্লেষণ করুন।
উদাহরণ (বাস্তব জগৎ)
- নির্বাচনের সময় টুইটার অনুভূতি বিশ্লেষণ।
- পণ্যের উন্নতির জন্য অ্যামাজন পর্যালোচনা বিশ্লেষণ করা হয়েছে।
- স্টক পূর্বাভাসের জন্য আর্থিক সংস্থাগুলি অনুভূতি ট্র্যাক করছে।
তথ্যসূত্র / আরও পড়া
- প্যাং ও লি। "মতামত খনি এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ।" তথ্য পুনরুদ্ধারের ভিত্তি এবং প্রবণতা।
- জুরাফস্কি এবং মার্টিন। বক্তৃতা এবং ভাষা প্রক্রিয়াকরণ।
- IEEE লেনদেন অন এফেক্টিভ কম্পিউটিং।
- অনুভূতি বিশ্লেষণ নির্দেশিকা
