भावना विश्लेषण, जिसे राय खनन या भावना एआई के रूप में भी जाना जाता है, स्रोत सामग्री से व्यक्तिपरक जानकारी की पहचान करने और निकालने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), पाठ विश्लेषण और कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान के उपयोग को संदर्भित करता है। यह अनिवार्य रूप से कुछ विषयों या उत्पादों के प्रति ऑनलाइन बातचीत या पाठ में उपयोग किए जाने वाले शब्दों की एक श्रृंखला में व्यक्त किए गए दृष्टिकोण या भावना को निर्धारित करता है।
भावना विश्लेषण का इतिहास
भावना विश्लेषण का इतिहास 2000 के दशक की शुरुआत में वापस खोजा जा सकता है जब ऑनलाइन सामग्री की तीव्र वृद्धि ने पाठ में राय और भावनाओं की पहचान करने के लिए स्वचालित तकनीकों में रुचि को बढ़ावा दिया। इसका पहला उल्लेख वेब 2.0 के आगमन के साथ आया, जहाँ उपभोक्ता-निर्मित सामग्री इंटरनेट परिदृश्य पर हावी होने लगी।
शब्द "भावना विश्लेषण" शोध पत्रों में दिखाई देने लगा, 2002 में बो पैंग और लिलियन ली जैसे शोधकर्ताओं द्वारा किए गए मौलिक कार्य के साथ, जिसने कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान के भीतर एक अलग क्षेत्र के रूप में भावना विश्लेषण की शुरुआत को चिह्नित किया।
भावना विश्लेषण के बारे में विस्तृत जानकारी
भावना विश्लेषण में टेक्स्ट डेटा के भीतर भावनाओं की व्याख्या और वर्गीकरण करने के लिए उपयोग की जाने वाली कई तरह की विधियाँ और तकनीकें शामिल हैं। यह उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री जैसे कि समीक्षा, ट्वीट, टिप्पणियाँ या किसी भी पाठ्य सामग्री का विश्लेषण कर सकता है जिसमें व्यक्तिपरक राय हो सकती है।
विश्लेषण के स्तर
- दस्तावेज़-स्तरीय भावना विश्लेषण: संपूर्ण दस्तावेज़ या पाठ का समग्र रूप से विश्लेषण करना।
- वाक्य-स्तरीय भावना विश्लेषण: प्रत्येक वाक्य का व्यक्तिगत रूप से विश्लेषण करना।
- पहलू-स्तरीय भावना विश्लेषण: किसी उत्पाद या विषय के विशिष्ट पहलुओं या विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करना।
प्रयुक्त तकनीकें
- मशीन लर्निंग विधियाँ: एसवीएम, नैवे बेयस, रैंडम फॉरेस्ट आदि जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करना।
- शब्दकोश-आधारित विधियाँ: शब्दों की पूर्वनिर्धारित सूची और उनके भावना स्कोर का उपयोग करना।
- संकर विधियाँ: मशीन लर्निंग और लेक्सिकॉन-आधारित तकनीकों का संयोजन।
भावना विश्लेषण की आंतरिक संरचना
भावना विश्लेषण की आंतरिक कार्यप्रणाली को निम्नलिखित चरणों में विभाजित किया जा सकता है:
- पाठ पूर्वप्रसंस्करण: अनावश्यक प्रतीकों को हटाना, स्टेमिंग, टोकेनाइजेशन आदि।
- सुविधा निकालना: उन प्रमुख शब्दों और वाक्यांशों को निकालना जो भावना को दर्शा सकते हैं।
- मॉडल प्रशिक्षण एवं वर्गीकरण: मॉडलों को प्रशिक्षित करने और भावनाओं को वर्गीकृत करने के लिए एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करना।
- भावना स्कोरिंग: भावना स्कोर निर्दिष्ट करना (सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ).
भावना विश्लेषण की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
- शुद्धता: वह परिशुद्धता जिसके साथ भावनाओं का पता लगाया जाता है।
- वास्तविक समय विश्लेषण: वास्तविक समय में भावनाओं का विश्लेषण करने की क्षमता, विशेषकर सोशल मीडिया पर।
- स्केलेबिलिटी: विशाल मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संभालना।
- भाषा समर्थन: विभिन्न भाषाओं और बोलियों को समझने की क्षमता।
- अनुकूलता: विभिन्न डोमेन और संदर्भों के अनुकूल होना।
भावना विश्लेषण के प्रकार
नीचे भावना विश्लेषण के मुख्य प्रकार दिए गए हैं:
| प्रकार | विवरण |
|---|---|
| ठीक कणों | सकारात्मकता/नकारात्मकता के विभिन्न स्तरों के बीच अंतर करना। |
| भावना का पता लगाना | खुशी, क्रोध, उदासी आदि जैसी विशिष्ट भावनाओं की पहचान करना। |
| पहलू-आधारित | विशिष्ट पहलुओं या विशेषताओं के प्रति भावनाओं का विश्लेषण करना। |
| आशय विश्लेषण | भावना के पीछे की मंशा का निर्धारण करना, जैसे कि खरीदने का इरादा। |
भावना विश्लेषण के उपयोग के तरीके, समस्याएं और समाधान
प्रयोग
- विपणन एवं ब्रांड निगरानी: ग्राहकों की राय को समझना.
- ग्राहक सहेयता: भावना को समझकर समर्थन बढ़ाना।
- उत्पाद विश्लेषण: उत्पाद प्राप्ति और फीडबैक का मूल्यांकन करना।
समस्या
- व्यंग्य और अस्पष्टता: सच्ची भावना का पता लगाने में कठिनाई।
- बहुभाषी चुनौतियाँ: विभिन्न भाषाओं के लिए सीमित समर्थन.
समाधान
- उन्नत एल्गोरिदम: अधिक परिष्कृत मॉडलों का कार्यान्वयन करना।
- संदर्भ शामिल करना: भावनाओं की व्याख्या करने के लिए व्यापक संदर्भ को समझना।
मुख्य विशेषताएँ और तुलनाएँ
विशेषताएँ
- बहुमुखी प्रतिभा: विभिन्न उद्योगों और डोमेनों में लागू।
- जटिलता: प्रयुक्त तकनीकों के आधार पर जटिलता के विभिन्न स्तर।
- वास्तविक समय प्रयोज्यता: लाइव डेटा स्ट्रीम का विश्लेषण करने की क्षमता।
तुलना
अन्य समान शब्दों के साथ भावना विश्लेषण की तुलना:
| अवधि | भावनाओं का विश्लेषण | संबंधित शर्तें |
|---|---|---|
| उद्देश्य | व्यक्तिपरक राय का पता लगाना | तथ्यात्मक जानकारी निष्कर्षण |
| TECHNIQUES | एमएल, लेक्सिकॉन-आधारित, हाइब्रिड | नियम-आधारित, कीवर्ड मिलान |
भावना विश्लेषण से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
- IoT के साथ एकीकरण: आवाज और चेहरे के भावों का वास्तविक समय में भाव विश्लेषण।
- उन्नत एआई मॉडल: अधिक सूक्ष्म समझ के लिए गहन अध्ययन।
- अंतर-भाषा विश्लेषण: भाषाई बाधाओं को तोड़ना.
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या उसे भावना विश्लेषण से कैसे जोड़ा जा सकता है
OneProxy जैसे प्रॉक्सी सर्वर भावना विश्लेषण में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं:
- डेटा स्क्रैपिंग: विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से सुरक्षित रूप से डेटा एकत्र करना।
- गुमनामी और सुरक्षा: गुमनाम डेटा संग्रहण सुनिश्चित करना।
- भू-स्थान परीक्षण: विभिन्न क्षेत्रों में भावनाओं का विश्लेषण करना।
