ইন্টারনেট মানুষের কাছে বিশ্বের যেকোনো বিষয়ে তাদের মতামত, মতামত এবং পরামর্শ অবাধে প্রকাশ করার দরজা খুলে দিয়েছে সামাজিক মাধ্যম, ওয়েবসাইট এবং ব্লগ। তাদের মতামত প্রকাশ করার পাশাপাশি, লোকেরা (গ্রাহক) অন্যদের কেনার সিদ্ধান্তকেও প্রভাবিত করছে। সেন্টিমেন্ট, নেতিবাচক বা ইতিবাচক যাই হোক না কেন, তার পণ্য বা পরিষেবার বিক্রয় সম্পর্কে উদ্বিগ্ন যেকোনো ব্যবসা বা ব্র্যান্ডের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
ব্যবসায়িক ব্যবহারের জন্য মন্তব্য খনি ব্যবসা সাহায্য করা হয় স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ. প্রতি চারটি ব্যবসার মধ্যে একটি তাদের ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলিকে শক্তিশালী করতে আগামী বছরের মধ্যে এনএলপি প্রযুক্তি বাস্তবায়নের পরিকল্পনা রয়েছে। অনুভূতি বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, এনএলপি ব্যবসায়িকদের কাঁচা এবং অসংগঠিত ডেটা থেকে ব্যাখ্যাযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি পেতে সহায়তা করে।
মতামত খনির বা অনুভূতির বিশ্লেষণ NLP এর একটি কৌশল যা সঠিক অনুভূতি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয় - ইতিবাচক, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ - মন্তব্য এবং প্রতিক্রিয়া সঙ্গে যুক্ত. NLP-এর সাহায্যে, মন্তব্যের কীওয়ার্ড বিশ্লেষণ করে কীওয়ার্ডে থাকা ইতিবাচক বা নেতিবাচক শব্দ নির্ধারণ করা হয়।
সেন্টিমেন্টগুলি একটি স্কেলিং সিস্টেমে স্কোর করা হয় যা পাঠ্যের একটি অংশে (পাঠ্যটিকে ইতিবাচক বা নেতিবাচক হিসাবে নির্ধারণ করে) আবেগের জন্য সেন্টিমেন্ট স্কোর নির্ধারণ করে।
বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ কি?
নাম প্রস্তাব দেওয়া হয় বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ একাধিক ভাষার জন্য সেন্টিমেন্ট স্কোর সম্পাদনের কৌশল। যাইহোক, এটা যে হিসাবে সহজ নয়. আমাদের সংস্কৃতি, ভাষা এবং অভিজ্ঞতা আমাদের ক্রয় আচরণ এবং আবেগকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করে। ব্যবহারকারীর ভাষা, প্রেক্ষাপট এবং সংস্কৃতি সম্পর্কে ভাল বোঝা ছাড়া, ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য, আবেগ এবং ব্যাখ্যাগুলি সঠিকভাবে বোঝা অসম্ভব।
যদিও অটোমেশন আমাদের আধুনিক দিনের অনেক সমস্যার উত্তর, যন্ত্রানুবাদ সফ্টওয়্যার মন্তব্যে ভাষার সূক্ষ্মতা, কথোপকথন, সূক্ষ্মতা, এবং সাংস্কৃতিক রেফারেন্স বাছাই করতে সক্ষম হবে না এবং পণ্য রিভিউ এটি অনুবাদ করা হয়। ML টুল আপনাকে একটি অনুবাদ দিতে পারে, কিন্তু এটি কার্যকর নাও হতে পারে। যে কারণে বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ প্রয়োজন।
কেন বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ প্রয়োজন?
বেশিরভাগ ব্যবসা তাদের যোগাযোগের মাধ্যম হিসাবে ইংরেজি ব্যবহার করে, কিন্তু এটি বিশ্বব্যাপী বেশিরভাগ গ্রাহকরা ব্যবহার করেন না।
Ethnologue অনুযায়ী, বিশ্বের জনসংখ্যার প্রায় 13% ইংরেজিতে কথা বলে। উপরন্তু, ব্রিটিশ কাউন্সিল বলে যে বিশ্বের জনসংখ্যার প্রায় 25% ইংরেজিতে একটি শালীন বোঝার আছে। যদি এই সংখ্যাগুলি বিশ্বাস করা হয়, তাহলে গ্রাহকদের একটি বড় অংশ একে অপরের সাথে এবং ব্যবসায়ের সাথে ইংরেজি ছাড়া অন্য ভাষায় যোগাযোগ করে।
ব্যবসার মূল লক্ষ্য যদি তাদের গ্রাহক ভিত্তি অটুট রাখা এবং নতুন গ্রাহকদের আকৃষ্ট করা হয়, তবে এটি তাদের গ্রাহকদের মতামতকে গভীরভাবে বুঝতে হবে মাতৃভাষা. ম্যানুয়ালি প্রতিটি মন্তব্য পর্যালোচনা করা বা ইংরেজিতে অনুবাদ করা একটি জটিল প্রক্রিয়া যা কার্যকর ফলাফল দেবে না।
একটি টেকসই সমাধান হল বহুভাষিক বিকাশ অনুভূতি বিশ্লেষণ সিস্টেম যেগুলি সোশ্যাল মিডিয়া, ফোরাম, সমীক্ষা এবং আরও অনেক কিছুতে গ্রাহকের মতামত, আবেগ এবং পরামর্শগুলি সনাক্ত করে এবং বিশ্লেষণ করে৷
বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ সঞ্চালনের পদক্ষেপ
সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ, নির্বিশেষে একক ভাষায় বা বিভিন্ন ভাষা, এমন একটি প্রক্রিয়া যার জন্য মেশিন লার্নিং মডেল, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, এবং ডেটা বিশ্লেষণের কৌশলগুলির প্রয়োগ প্রয়োজন বহুভাষিক সেন্টিমেন্ট স্কোরিং তথ্য থেকে।
বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ জড়িত পদক্ষেপ
ধাপ 1: ডেটা সংগ্রহ করা
তথ্য সংগ্রহ হল অনুভূতি বিশ্লেষণ প্রয়োগের প্রথম ধাপ। একটি বহুভাষিক তৈরি করতে অনুভূতি বিশ্লেষণ মডেল, বিভিন্ন ভাষায় ডেটা অর্জন করা গুরুত্বপূর্ণ। সবকিছুই সংগৃহীত, টীকা এবং লেবেলযুক্ত ডেটার মানের উপর নির্ভর করবে। আপনি API, ওপেন সোর্স রিপোজিটরি এবং প্রকাশকদের থেকে ডেটা আঁকতে পারেন।
ধাপ 2: প্রি-প্রসেসিং
সংগৃহীত ওয়েব ডেটা পরিষ্কার করা উচিত এবং এটি থেকে তথ্য সংগ্রহ করা উচিত। পাঠ্যের যে অংশগুলি কোনো বিশেষ অর্থ প্রকাশ করে না, যেমন 'the' 'is' এবং আরও অনেক কিছু, অপসারণ করা উচিত। আরও, ইতিবাচক বা নেতিবাচক অর্থ বোঝানোর জন্য টেক্সটটিকে শব্দ গোষ্ঠীতে শ্রেণীবদ্ধ করা উচিত।
শ্রেণীবিভাগের গুণমান উন্নত করার জন্য, বিষয়বস্তু এইচটিএমএল ট্যাগ, বিজ্ঞাপন এবং স্ক্রিপ্টের মতো গোলমাল থেকে পরিষ্কার করা উচিত। সামাজিক নেটওয়ার্কের উপর নির্ভর করে লোকেদের দ্বারা ব্যবহৃত ভাষা, অভিধান এবং ব্যাকরণ ভিন্ন। এই ধরনের বিষয়বস্তু স্বাভাবিক করা এবং প্রাক-প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রস্তুত করা গুরুত্বপূর্ণ।
প্রাক-প্রক্রিয়াকরণের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করে বাক্যগুলিকে বিভক্ত করা, স্টপ শব্দগুলি সরানো, বক্তৃতার অংশগুলিকে ট্যাগ করা, শব্দগুলিকে তাদের মূল আকারে রূপান্তর করা এবং শব্দগুলিকে প্রতীক এবং পাঠ্যে টোকেনাইজ করা।
ধাপ 3: মডেল নির্বাচন
নিয়ম-ভিত্তিক মডেল: বহুভাষিক শব্দার্থ বিশ্লেষণের সহজ পদ্ধতি হল নিয়ম-ভিত্তিক। নিয়ম-ভিত্তিক অ্যালগরিদম বিশেষজ্ঞদের দ্বারা প্রোগ্রাম করা পূর্বনির্ধারিত নিয়মগুলির একটি সেটের উপর ভিত্তি করে বিশ্লেষণ সম্পাদন করে।
নিয়মটি ইতিবাচক বা নেতিবাচক শব্দ বা বাক্যাংশ নির্দিষ্ট করতে পারে। আপনি যদি একটি পণ্য বা পরিষেবা পর্যালোচনা করেন, উদাহরণস্বরূপ, এতে ইতিবাচক বা নেতিবাচক শব্দ থাকতে পারে যেমন 'দারুণ,' 'ধীরে', 'অপেক্ষা করুন' এবং 'উপযোগী।' এই পদ্ধতিটি শব্দগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা সহজ করে, তবে এটি জটিল বা কম ঘন ঘন শব্দগুলিকে ভুল শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে।
স্বয়ংক্রিয় মডেল: স্বয়ংক্রিয় মডেল মানব মডারেটরদের জড়িত ছাড়াই বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ করে। যদিও মেশিন লার্নিং মডেলটি মানুষের প্রচেষ্টা ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, তবে এটি বিকাশের পরে সঠিক ফলাফল প্রদানের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করতে পারে।
পরীক্ষার ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়, এবং প্রতিটি মন্তব্য ম্যানুয়ালি ইতিবাচক বা নেতিবাচক হিসাবে লেবেল করা হয়। এমএল মডেল তারপরে বিদ্যমান মন্তব্যের সাথে নতুন পাঠ্যের তুলনা করে এবং তাদের শ্রেণীবদ্ধ করে পরীক্ষার ডেটা থেকে শিখবে।
ধাপ 4: বিশ্লেষণ এবং মূল্যায়ন
নিয়ম-ভিত্তিক এবং মেশিন-লার্নিং মডেলগুলিকে সময় এবং অভিজ্ঞতার সাথে উন্নত এবং উন্নত করা যেতে পারে। বহুভাষিক অনুভূতির জন্য কম ঘন ঘন ব্যবহৃত শব্দ বা লাইভ স্কোরগুলির একটি অভিধান দ্রুত এবং আরও সঠিক শ্রেণিবিন্যাসের জন্য আপডেট করা যেতে পারে।
অনুবাদের চ্যালেঞ্জ
অনুবাদ কি যথেষ্ট নয়? আসলে না!
অনুবাদে এক ভাষা থেকে পাঠ্য বা পাঠ্যের গোষ্ঠী স্থানান্তর করা এবং অন্য ভাষাতে সমতুল্য খুঁজে পাওয়া জড়িত। যাইহোক, অনুবাদ সহজ বা কার্যকর নয়।
কারণ মানুষ ভাষা ব্যবহার করে শুধু তাদের প্রয়োজনের কথাই নয়, তাদের আবেগ প্রকাশের জন্যও। তদুপরি, ইংরেজি, হিন্দি, ম্যান্ডারিন এবং থাইয়ের মতো বিভিন্ন ভাষার মধ্যে সম্পূর্ণ পার্থক্য রয়েছে। এই সাহিত্যিক সংমিশ্রণে আবেগ, অশ্লীল, বাগধারা, কটাক্ষ এবং ইমোজির ব্যবহার যোগ করুন। লেখাটির সঠিক অনুবাদ পাওয়া সম্ভব নয়।
এর কিছু প্রধান চ্যালেঞ্জ যন্ত্রানুবাদ হয়
- আত্মনিষ্ঠা
- প্রসঙ্গ
- স্ল্যাং এবং ইডিয়ম
- সারক্যাসম
- তুলনা
- নিরপেক্ষতা
- ইমোজি এবং শব্দের আধুনিক ব্যবহার।
তাদের পণ্য, মূল্য, পরিষেবা, বৈশিষ্ট্য এবং গুণমান সম্পর্কিত পর্যালোচনা, মন্তব্য এবং যোগাযোগের উদ্দেশ্যের অর্থ সঠিকভাবে না বুঝে ব্যবসাগুলি গ্রাহকদের চাহিদা এবং মতামত বুঝতে অক্ষম হবে৷
বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ একটি চ্যালেঞ্জিং প্রক্রিয়া। প্রতিটি ভাষারই স্বতন্ত্র অভিধান, বাক্য গঠন, রূপবিদ্যা এবং ধ্বনিবিদ্যা রয়েছে। এর সাথে যোগ করুন সংস্কৃতি, অপবাদ, অনুভূতি প্রকাশ, ব্যঙ্গাত্মকতা, এবং টোনালিটি, এবং আপনি নিজের জন্য একটি চ্যালেঞ্জিং ধাঁধা পেয়েছেন যার জন্য একটি দক্ষ AI-চালিত ML সমাধান প্রয়োজন৷
শক্তিশালী বহুভাষিক বিকাশের জন্য একটি ব্যাপক বহু-ভাষা ডেটাসেট প্রয়োজন অনুভূতি বিশ্লেষণের সরঞ্জাম যা রিভিউ প্রক্রিয়া করতে পারে এবং ব্যবসার জন্য শক্তিশালী অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। Shaip হল বিভিন্ন ভাষায় শিল্প-কাস্টমাইজড, লেবেলযুক্ত, টীকাযুক্ত ডেটাসেট সরবরাহ করার ক্ষেত্রে বাজারের নেতা যা দক্ষ এবং নির্ভুল বিকাশে সহায়তা করে বহুভাষিক অনুভূতি বিশ্লেষণ সমাধান.
