আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

আমাদের ডেটা সংগ্রহের আচরণের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ চিরকাল ধরে অন্যান্য ব্যক্তিরা কী মনে করেন তা আবিষ্কার করে। মতামত সমৃদ্ধ সম্পদের বিকাশযোগ্য অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং কুখ্যাততার সাথে, উদাহরণস্বরূপ, ব্যক্তিগত ব্লগ, জার্নাল এবং অনলাইন পর্যালোচনা সাইটগুলি, অসুবিধার পাশাপাশি নতুন সম্ভাবনাগুলি আবির্ভূত হওয়ায় বর্তমানে ব্যক্তিরা অনুসন্ধানের জন্য এবং উপলব্ধি করতে ডেটা অগ্রগতিকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে পারে (এবং করছে) অন্যের অনুমান।

এর অঞ্চলে হঠাৎ আন্দোলনের ইজেকশন অনুভূতির বিশ্লেষণ এবং মতামত খনির, যা বিষয়বস্তুতে অনুভূতি, মতামত, এবং বিষয়বস্তুর গণনীয় চিকিত্সা পরিচালনা করে, এইভাবে কিছু মাত্রায় নতুন কাঠামোর জন্য মনোযোগের বন্যার অবিলম্বে প্রতিক্রিয়া হিসাবে ঘটেছে যা একটি উচ্চ-শ্রেণীর বস্তু হিসাবে বিশেষভাবে মতামত নিয়ন্ত্রণ করে।

মতামত খনন বনাম সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ: প্রয়োজনীয়তা

মতামত খনির এবং অনুভূতির বিশ্লেষণ উভয় একটি অনুরূপ জিনিস ইঙ্গিত করা হয়. যাইহোক, কিছু সমালোচক প্রস্তাব করেন যে মতামত মাইনিং একটি বস্তুর চারপাশে ব্যক্তিদের মতামতকে উত্তেজিত করে এবং ভেঙ্গে দেয় যখন সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ বিষয়বস্তুতে অনুভূতিপূর্ণ বাক্যাংশ/শব্দগুলি সন্ধান করে এবং তারপরে এটি পরীক্ষা করে।

সাধারণ পদগুলিতে, জনমত বোধের পিছনে চালকদের বোঝার জন্য বিষয়বস্তু বিশ্লেষণকে কাজে লাগানোর মতামত মাইনিং।

সমস্ত বিষয়বস্তু চরিত্রগতভাবে খনিজ হয়। সুতরাং, সোশ্যাল নেটওয়ার্কিং চ্যানেলগুলি বর্তমান অনুভূতির একটি অনস্বীকার্য মঙ্গল হতে পারে, কল সেন্টার ট্রান্সক্রিপ্টগুলি, অনলাইন ফোরাম, পর্যালোচনা, ওয়েব পৃষ্ঠাগুলি এবং জরিপ প্রতিক্রিয়া - সবগুলি একই রকমের মানটি প্রদর্শন করতে সক্ষম হবে।

সুতরাং, মৌলিকভাবে, মতামত খনিকে অতিরিক্তভাবে সংবেদন বিশ্লেষণ হিসাবেও অভিহিত করা হয়, যার মধ্যে একটি আইটেম সম্পর্কে সংবেদনগুলি সংগ্রহ এবং শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি কাঠামো তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত। এআই-সক্ষম সংবেদন খনন নিয়মিত ML বা ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং কৌশল, অনুভূতির জন্য বিষয়বস্তু খনন। AI এর কন্টেন্টকে ক্রিয়া, বিশেষ্য, আবেগপূর্ণ শব্দ ইত্যাদি অংশের অংশে বিভক্ত করার জন্য নিযুক্ত করা হয় যাতে এর সৃষ্টিকর্তার অনুভূতি বোঝা যায়।

মতামত খনন কয়েকটি ভিন্ন উপায়ে সহায়ক হতে পারে। এটি কোনও বিজ্ঞাপনের প্রচারণা বা নতুন পণ্য বা পরিষেবা চালু করার মূল্যায়ন করতে বিপণনকারীদের সক্ষম করতে পারে, কোন পণ্য / পরিষেবার মূল রূপগুলি নির্ধারণ করতে পারে এবং নির্দিষ্ট পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলি পছন্দ করে বা কোনটি পছন্দ করে না কোন ডেমোগ্রাফিকগুলি আলাদা করতে পারে।

সংবেদন বিশ্লেষণ অনলাইনে পাঠ্য বিচার করে অনুভূতি এবং আবেগকে মূল্যায়ন ও বৈশিষ্ট্যযুক্ত করার জন্য উচ্চ-স্তরের অ্যালগরিদমকে উপকৃত করে। অনলাইন ব্যবহারকারীর চিন্তাভাবনা এবং মতামতের মধ্যে অযৌক্তিক পোষকতা পার্থক্য করার জন্য সংবেদন বিশ্লেষণ সিস্টেম প্রয়োগ করা হয়েছে। এটি বর্তমানে সংস্থাগুলিকে ই-কমার্স সমস্যা, গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া এবং বিজ্ঞাপন সামগ্রীর রিটার্ন বিশ্লেষণ করে তাদের সম্ভাব্য শ্রোতারা কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায় তা সমর্থন করার জন্য এটি প্রয়োগ করা হচ্ছে।

সুতরাং, সংবেদন বিশ্লেষণ - মতামত খনির ক্ষেত্রে পূর্বসূচী - প্রদত্ত বিষয় সম্পর্কে ব্যক্তিরা কীভাবে অনুভূত হয় বা প্রতিকূল প্রতিক্রিয়া দেখায় তা দেখায়, মতামত খনন এক ধাপ আরও এগিয়ে যায়, নিম্নলিখিত ড্রাইভারগুলি বুঝতে পারে যে ব্যক্তিরা যেভাবে তারা কীভাবে অনুভূত তা অনুভব করে? ।

অনুভূতি বিশ্লেষণকে লাভবান করার একটি কারণ রয়েছে - ব্র্যান্ডগুলি এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করতে এগিয়ে যাবে, তবে, অলাভজনক, শিক্ষা কেন্দ্র, সরকারী ক্ষেত্র, সরকার এবং বিভিন্ন সংস্থার লোকেরাও এটি ব্যবহার করবে।

কী অনুভূতিটি চালাচ্ছে তা জেনে, মতামত ডেটা আরও প্রয়োজনীয় শক্তি এবং ঘাটতির অঞ্চলগুলিকে উদ্ঘাটিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই তথ্যটি ম্যানেজারগুলিকে মুনাফা পুনরুদ্ধার করতে বা সামগ্রিক শিল্পের পিছলে যাওয়া অংশকে পুনরুদ্ধার করতে পারে বলে মনে করা মূল কী আপগ্রেডগুলি সক্ষম করে।

উদাহরণস্বরূপ, পাবলিক সেক্টরের অভ্যন্তরে, এই জাতীয় ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে মডেল পরিকল্পনা এবং প্রচারণার ক্ষেত্রে যা ভোটারদের সাথে প্রত্যাবর্তন ঘটায় এবং পর্যালোচকদের বিকশিত প্রয়োজনগুলির প্রতিক্রিয়া জানায়। নেতিবাচক এবং ইতিবাচক আবেগগুলির যথাযথ, বিষয় স্তরের ড্রাইভারগুলি ডিসেঞ্জেজ করে বিকল্প মাইনিং সামাজিক বোঝার এক ব্যতিক্রমী গভীর মাত্রার উন্নতির কথা বিবেচনা করে - ব্যক্তিরা কীভাবে সত্যই চিন্তাভাবনা করে এবং অনুভব করে তার প্রবেশ পথ।

সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের ভাগ্য

শব্দার্থতাত্ত্বিক পদ্ধতির অনুকূল মৌলিক অবস্থানটি হ'ল ভুলগুলি সংশোধন করা সহজ, একই সাথে একই সংখ্যক শব্দকে গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং অনুমানিকভাবে, আমরা যথাসম্ভব উচ্চতা পেতে পারি যতটা আমরা চাই, মূলত শব্দভাণ্ডার তৈরিতে অতিরিক্ত সময় রেখেছি। এই পদ্ধতিতে, মেশিন লার্নিং প্রায়শই একটি ব্ল্যাক বক্স পদ্ধতির মধ্যে থাকে যেখানে ল্যাপসগুলি সমাধান করা বা নতুন তথ্য যুক্ত করা আরও জটিল এবং সাধারণত পাঠ্যগুলির জমে থাকা এবং মডেলটি পুনরায় প্রস্তুত করে সহজেই অনুমেয়।

তদুপরি, ডকুমেন্ট পর্যায়ে সাধারণ দ্বৈততা পরীক্ষা থেকে আরও এগিয়ে যাওয়ার লক্ষ্য। বাজারে বিন্দু দ্বারা একটি প্রদত্ত পাঠ্যে প্রদত্ত বার্তাগুলির সূক্ষ্ম-বিশ্লেষণের বিশ্লেষণের প্রয়োজন। এই রেখাগুলির সাথে, আসল দায়িত্ব অগ্রণী-ভিত্তিক মতামত বিশ্লেষণ বা এবিএসএ-তে অগ্রসর হয়, যার লক্ষ্য স্পষ্ট দৃষ্টিভঙ্গিতে অনুভূতি এবং মতামতের নিষ্কাশন এবং বৈশিষ্ট্য, এটি একটি নির্দিষ্ট উপাদান, ধারণা, বিষয়ের নাম বা মূলত হতে পারে, আগ্রহের কোনও পরীক্ষার দিক।

চারটি উপায়ে কীভাবে মতামত খনন সংবেদন বিশ্লেষণের প্রবণতার চেয়ে এগিয়ে যাবে:

1. আরও গভীর এবং বিস্তৃত অন্তর্দৃষ্টি

অনলাইন নেটওয়ার্কিং ক্রমান্বয়ে আরও অভিব্যক্তিপূর্ণ এবং সংবেদনশীল হওয়ার কারণে মতামত খনির উন্নতির লক্ষণ দেখা যাচ্ছে। কিছুক্ষণ আগে যেমন ফেসবুক "প্রতিক্রিয়া" উপস্থাপন করেছে। যতবারই কোনও ব্যবহারকারী কোনও পোস্টে প্রতিক্রিয়া জানায়, এটি অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য সামাজিক মিডিয়া তথ্য ব্যবহার করে এমন কাউকে ডেটার সম্পূর্ণ নতুন স্তর সরবরাহ করে, যা আগে অ্যাক্সেসযোগ্য ছিল না। সুতরাং, এই সংযোগগুলির পিছনে তথ্য আরও গভীর এবং বিস্তৃত হয়।

২. দর্শকদের জন্য আরও ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রী

বয়স, লিঙ্গ, বেতন এবং অন্যান্য পৃষ্ঠের পরিসংখ্যানের উপর নির্ভর করে বিভাগগুলি বাজারগুলির পরিবর্তে সংস্থাগুলি তাদের ব্র্যান্ড সম্পর্কে ব্যক্তিগতভাবে কীভাবে ভাববে বা কীভাবে তারা সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যম চ্যানেলগুলি ব্যবহার করে তার উপর নির্ভর করে সেগমেন্টগুলি সেগমেন্ট করতে পারে।

সুতরাং, সংস্থার গুরুতর, উচ্চ-গ্রেডের ব্যবহারকারীরা ক্রমান্বয়ে এমন বার্তাগুলি এবং অভিজ্ঞতাগুলি পাবেন যা দর্জি দ্বারা তৈরি এবং বিশেষত তাদের চাহিদা এবং আকাঙ্ক্ষার সাথে চিহ্নিত করা হয়।

3. দ্রুত ফলাফল

মেশিন লার্নিং কীভাবে শ্রম নিখুঁত লেক্সিকন কাজগুলি সমাপ্ত হয় তা পরিবর্তন করছে। এমএল-ভিত্তিক মতামত খনন অযৌক্তিক এবং অ-মতামতযুক্ত ব্যবহারকারী-উত্পাদিত পাঠ্যের মাধ্যমে পাল্টানোর পক্ষে প্রশংসনীয়ভাবে কাজ করে। এটি উত্স এবং মতামতের বৈধতা প্রসারিত করে।

৪. ভিডিও বিশ্লেষণে পাঠ্য মাইনিং

সংবেদন বিশ্লেষণের পরবর্তী পদক্ষেপটি কথ্য ভাষার মূল্যায়ন করা, উদাহরণস্বরূপ কোনও পরিষেবা কেন্দ্রে। উপরে বর্ণিত হিসাবে লিখিত ভাষার মতো সমান বিষয়বস্তু চিহ্নিতকারী রয়েছে যদিও স্পিচ সিগন্যালের বিভিন্ন শাব্দ বৈশিষ্ট্য যেমন পিচ পরিবর্তন, ভলিউম স্তর বা ওভারল্যাপের স্তরের ক্ষেত্রে বক্তারা একে অপরকে ব্যাহত করে।

ফ্রেমওয়ার্কগুলি ইতিমধ্যে নিশ্চিতভাবেই কোনও ছবিতে কোনও ব্যক্তির লিঙ্গ এবং বয়স সনাক্ত করতে পারে। এখন থেকে, দিনগুলি খুব বেশি দূরে নয় যখন এআই বিশ্বাস করে মুখের ভাবগুলি আরও আলাদা করতে পারে ডামিয়ান বোর্থ ড, ডিপ লার্নিং পারদর্শিতা কেন্দ্রের পরিচালক মো। এটি ইঙ্গিত দেয় ভিডিও চ্যাটগুলি মতামত খনির বিশ্লেষণকেও সমর্থন করতে পারে।

সংবেদন বিশ্লেষণের জন্য একটি আবেদনের আপাত বিভাজন তবুও সোশ্যাল মিডিয়া ভাষা এবং পাঠ্য অনুসারে সামগ্রীকে শ্রেণিবদ্ধ করা।

পণ্য বা পরিষেবা প্রতিক্রিয়ার ব্যাখ্যা, গ্রাহক সমর্থনকে প্রবাহিত করা এবং অগ্রাধিকার দিতে এবং সোশ্যাল মিডিয়া চ্যানেলগুলিতে গ্রাহকদের মিথস্ক্রিয়া বাড়াতে - অন্তর্নিহিত প্রভাব এবং ভবিষ্যতের সম্ভাবনাগুলির একটি অংশ আমরা বুঝতে পেরেছি; এটি কেবল কেকের চেরি। আজ আপনার মনে রাখা উচিত এমন কিছু যদি থাকে তবে তা হল মতামত খনন আপনার মাথার উপরে নয়, তবে আপনি কীভাবে কাজ করবেন তা এটি পরিবর্তন করতে পারে।

শেষ অবধি, অনুভূতি বিশ্লেষণ এবং মতামত খনির ফলে শিল্পব্যস্ততায় প্ররোচিত হতে চলেছে। স্বাস্থ্যসেবা, ফিনান্স এবং বিনোদন শিল্পের মতো অসংখ্য বিভাগগুলি বেশ কিছু অনন্য অপবাদ এবং শর্তাদি ব্যবহার করে। সুতরাং, সংবেদন বিশ্লেষণ প্রতিটি ব্যবসায় ও শিল্পকে উন্নত করতে মতামত খনির দিকে পরিচালিত করে কারণ এটি বিশ্লেষণের নির্ভুলতা এবং ডেটা মাইনিংয়ের নমনীয়তার দিকে ঠেলা দিচ্ছে।

আপনার ব্যবসায়ের জন্য একটি বিগ ডেটা বিশ্লেষণ সমাধান খুঁজছেন? যোগাযোগ করুন

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন