वाक्य विश्लेषण पद्धति

एक संगठन भावना डेटा का विश्लेषण कैसे कर सकता है? यहां 5 चरणों का एक चित्रमय प्रतिनिधित्व है जो भावना विश्लेषण पद्धति का वर्णन करता है। एक नज़र >>>

सोशल मीडिया सभी आयु समूहों के लिए नया ज्ञान केंद्र है। यह लगभग सभी चीजों पर राय और समीक्षाओं के रूप में भावनाओं को व्यक्त करने का एक मंच बन गया है- फिल्में, ब्रांड, उत्पाद, सामाजिक - गतिविधियाँ और इसी तरह। समीक्षा या राय सकारात्मक या नकारात्मक हो सकती है और इसका विश्लेषण करना 'भावना विश्लेषण' के रूप में जाना जाता है।





“वाक्य विश्लेषण को ऑनलाइन अभिव्यक्तियों के व्यवस्थित विश्लेषण के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। “

R, सेंटीमेंट एनालिसिस का व्यापक सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए एक ओपन सोर्स टूल आर में बहुत उपयोग किया जाता है। R सेंटिमेंट एनालिसिस का महत्वपूर्ण कार्य करता है और इस विश्लेषण का दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करता है। एक व्यापक विवरण के लिए, हमारी पोस्ट को पढ़ें तथा इसके बहुत सारे कारण हैं एक विपणक को आर के लिए क्यों जाना चाहिए, जैसा कि वह उन लोगों में से एक है जो आर से बहुत लाभान्वित होंगे



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अपनी पिछली पोस्ट में, हमने कवर किया भावना विश्लेषण के प्रकार और इसमें उपयोग किए जाने वाले परिदृश्य यहां अगला बड़ा सवाल यह है कि कोई संगठन वास्तव में भावना डेटा का विश्लेषण कैसे कर सकता है?

भावना डेटा का विश्लेषण करने के लिए 5 चरण हैं और यहां कार्यप्रणाली का चित्रमय प्रतिनिधित्व समान है।

भावना विश्लेषण पद्धति

पार्स टू इंट जावा

भावना विश्लेषण के तरीके

  • डेटा संग्रहण

उपभोक्ता आमतौर पर सार्वजनिक मंचों पर ब्लॉग, चर्चा बोर्ड, उत्पाद समीक्षाओं के साथ-साथ अपने निजी लॉग - फेसबुक और ट्विटर जैसी सोशल नेटवर्क साइटों पर अपनी भावनाओं को व्यक्त करते हैं। राय और भावनाएं अलग-अलग तरीके से व्यक्त की जाती हैं, अलग-अलग शब्दावली, लेखन के संदर्भ, लघु रूपों और स्लैंग के उपयोग, डेटा को विशाल और अव्यवस्थित बनाते हैं। भावना डेटा का मैन्युअल विश्लेषण लगभग असंभव है। इसलिए, डेटा की प्रक्रिया और विश्लेषण के लिए ‘R’ जैसी विशेष प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग किया जाता है।



  • पाठ की तैयारी

पाठ की तैयारी विश्लेषण के पहले निकाले गए डेटा को फ़िल्टर करने के अलावा और कुछ नहीं है। इसमें गैर-पाठ्य सामग्री और सामग्री की पहचान करना और उसे समाप्त करना शामिल है जो डेटा से अध्ययन के क्षेत्र के लिए अप्रासंगिक है।

  • वाक्य का पता लगाना

इस स्तर पर, विषयवस्तु के लिए समीक्षा और राय के प्रत्येक वाक्य की जांच की जाती है। व्यक्तिपरक अभिव्यक्तियों के साथ वाक्य बनाए रखा जाता है और जो उद्देश्य अभिव्यक्त करता है उसे छोड़ दिया जाता है। सेंटिग कम्प्यूटिंग तकनीकों का उपयोग विभिन्न स्तरों पर किया जाता है, जैसे सामान्य कम्प्यूटेशनल तकनीकों जैसे कि यूनीग्राम्स, लेमेस, नेगेशन आदि।

  • वाक्य वर्गीकरण

सजा को मोटे तौर पर दो समूहों में वर्गीकृत किया जा सकता है, सकारात्मक और नकारात्मक। भावना विश्लेषण पद्धति के इस चरण में, पहचाने गए प्रत्येक व्यक्तिपरक वाक्य को सकारात्मक, नकारात्मक, अच्छा, बुरा, जैसे समूहों में वर्गीकृत किया जाता है।

  • आउटपुट की प्रस्तुति

भावना विश्लेषण का मुख्य विचार असंरचित पाठ को सार्थक जानकारी में बदलना है। विश्लेषण के पूरा होने के बाद, टेक्स्ट परिणाम पाई चार्ट, बार चार्ट और लाइन ग्राफ़ जैसे ग्राफ़ पर प्रदर्शित किए जाते हैं।

आज सभी उत्पाद और सेवा प्रदाताओं के लिए भावना विश्लेषण करना एक महत्वपूर्ण कार्य है। तो,, R ’भाषा का उपयोग करें और आरंभ करें!

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