💬 Sentiment Analysis - टेक्स्ट की भावना को समझें (हिंदी में)
Sentiment Analysis एक NLP technique है जिसमें किसी टेक्स्ट को पढ़कर यह पता लगाया जाता है कि उसमें भावनाएँ कैसी हैं — Positive, Negative या Neutral।
🧠 Sentiment Analysis क्या है?
Sentiment Analysis को Opinion Mining भी कहा जाता है। इसका मुख्य उद्देश्य यह जानना है कि यूजर, ग्राहक या व्यक्ति किसी विषय, प्रोडक्ट या सेवा के बारे में कैसा महसूस करता है।
- समीक्षा (Review) का भाव समझना
- सोशल मीडिया पर राय निकालना
- यूजर फीडबैक का विश्लेषण
🛠️ Sentiment Analysis कैसे काम करता है?
इस प्रक्रिया में मुख्य रूप से तीन steps होते हैं:
- Text Preprocessing: Cleaning, Tokenization, Stopwords Removal
- Feature Extraction: Bag of Words, TF-IDF या Word Embeddings
- Classification: ML model जैसे Logistic Regression, Naive Bayes, या Deep Learning
from textblob import TextBlob
review = TextBlob("यह प्रोडक्ट बहुत अच्छा है")
print(review.sentiment.polarity) # 0.8 = Positive
📊 Sentiment Labels
| Label | Polarity Range | उदाहरण |
|---|---|---|
| Positive | 0.3 से 1.0 | "यह फिल्म शानदार थी" |
| Neutral | -0.3 से 0.3 | "यह एक फिल्म थी" |
| Negative | -1.0 से -0.3 | "यह फिल्म बहुत बुरी थी" |
✅ निष्कर्ष
Sentiment Analysis आपको text-based data से यूजर की राय और भावना को समझने में मदद करता है। यह social listening, marketing, और product improvement में बहुत फायदेमंद है।
🚀 अगले ब्लॉग में: Transformers और BERT (Hindi में)