CSV फ़ाइल का सेंटिमेंट एनालिसिस: हर पंक्ति पर लेबल, और उसकी वजह
कमेंट्स, रिव्यू या जवाबों की CSV फ़ाइल अपलोड करें और एक नए कॉलम में हर पंक्ति को positive, negative, neutral या mixed सेंटिमेंट मिलेगा, साथ ही वे थीम भी जिनके बारे में बात की गई है। इसके बाद एक समरी दिखाती है कि हर थीम में सेंटिमेंट का क्या बँटवारा है—ताकि आपको सिर्फ़ यह न दिखे कि 30 पंक्तियाँ नेगेटिव हैं, बल्कि यह भी पता चले कि वे किस बारे में नेगेटिव हैं। पहली कुछ पंक्तियाँ फ़्री हैं; 20,000 पंक्तियों तक के लिए $5, सिर्फ़ एक बार पेमेंट।
- पूरी पंक्ति के लिए चार लेबल: positive, negative, neutral और mixed
- लिखे जाने से पहले हर लेबल की इन चार वैल्यू से पुष्टि की जाती है
- दूसरे कॉलम के थीम बताते हैं कि हर पंक्ति किस बारे में है
- समरी थीम के हिसाब से सेंटिमेंट को बाँटती है और उदाहरण के तौर पर पंक्तियाँ देती है
- 20,000 पंक्तियों तक के लिए $5
फ़ाइल पर सेंटिमेंट स्कोर करने के तरीके
वर्ड लिस्ट तेज़ और मुफ़्त होती हैं; चैटबॉट मतलब अच्छी तरह समझ लेते हैं। सवाल यह है कि कुछ हज़ार असली कमेंट्स पर कौन खरा उतरता है।
| आपकी स्थिति | एक चैटबॉट | यह टूल |
|---|---|---|
| एक दर्जन कमेंट्स | टोन और तंज (व्यंग्य) को अच्छी तरह समझता है | यह भी काम करता है |
| "बहुत खूब, एक और टूटा हुआ मग।" | आमतौर पर तंज को समझ लेता है | पंक्ति को उसी तरह समझता है, एक AI मॉडल के रूप में, न कि सिर्फ़ शब्दों की लिस्ट से |
| CSV में 3,000 पंक्तियाँ | सिर्फ़ उतना ही करता है जितना चैट में समा सके | एक बार में 40 लेते हुए हर पंक्ति को लेबल करता है |
| एक ही पंक्ति में तारीफ़ और शिकायत दोनों | कोई एक पक्ष चुन लेता है या दोनों की व्याख्या करता है | इसे mixed लेबल करता है और दोनों थीम कोड करता है |
सिर्फ़ सेंटिमेंट ही काफ़ी क्यों नहीं है
"Negative" का कॉलम आपको यह तो बताता है कि कुछ गड़बड़ है, लेकिन यह नहीं कि क्या गड़बड़ है। इसलिए यह टूल आपके डेटा से बनी लिस्ट के आधार पर हर पंक्ति को तीन थीम तक कोड करता है, और समरी हर थीम के हिसाब से दिखाती है कि कितनी पंक्तियाँ positive, negative, neutral या mixed थीं। इससे एक ही फ़ाइल में "Customer service" ज़्यादातर पॉज़िटिव हो सकता है जबकि "Delivery" ज़्यादातर नेगेटिव।
यहाँ Mixed एक असली लेबल है, न कि कोई कामचलाऊ विकल्प: इसका इस्तेमाल तब किया जाता है जब किसी पंक्ति में साफ़ तौर पर दोनों बातें हों, जैसे "क्वालिटी बहुत बढ़िया है, पर तीन हफ़्ते देर से पहुँचा"।
किस तरह का टेक्स्ट काम करता है
- प्रोडक्ट और ऐप के रिव्यू
- NPS या संतुष्टि सर्वे के जवाब
- सपोर्ट टिकट के कमेंट्स और चैट ट्रांसक्रिप्ट, हर पंक्ति में एक
- शीट में एक्सपोर्ट किए गए सोशल मीडिया रिप्लाई
- कई भाषाओं में पंक्तियाँ, एक वैकल्पिक अनुवाद कॉलम के साथ
टूल कैसे काम करता है, कितना खर्च आता है और आपकी फ़ाइलें कैसे संभाली जाती हैं, यह कस्टमर रिव्यू का विश्लेषण पेज पर है; हर टूल की कीमत कीमत पेज पर है।
आख़िरी अपडेट:
सवाल और जवाब
क्या ChatGPT किसी CSV फ़ाइल का सेंटिमेंट एनालिसिस कर सकता है?
छोटी फ़ाइल पर हाँ, और यह टोन को अच्छी तरह समझता है। लेकिन हज़ारों पंक्तियों वाली फ़ाइल में यह अक्सर हर पंक्ति को लेबल करने के बजाय केवल कुछ हिस्से को ही लेबल करता है या फिर सिर्फ़ समरी दे देता है। यह टूल हर पंक्ति को लेबल करता है और नतीजों को आपकी CSV में जोड़ देता है।
क्या यह कोई वर्ड लिस्ट है या AI मॉडल?
एक AI मॉडल हर पंक्ति को पढ़ता है, इसलिए पॉज़िटिव और नेगेटिव शब्दों की गिनती करने की तुलना में यह नकार (negation) और तंज को बेहतर ढंग से समझता है। आंकड़ों पर भरोसा करने से पहले एक सैंपल की जांच ज़रूर कर लें।
क्या मुझे बिना थीम के सिर्फ़ सेंटिमेंट मिल सकता है?
सिर्फ़ एक Sentiment कॉलम पाने के लिए Sentiment टास्क के साथ AI for Every Row टूल का इस्तेमाल करें। यह पेज इसके साथ-साथ थीम और समरी भी जोड़ता है।
एक पेमेंट में कितनी पंक्तियाँ शामिल होती हैं?
20,000 पंक्तियों तक सिर्फ़ $5 में, या $19 प्रति सप्ताह में Unlimited के साथ 100,000 पंक्तियों तक।
क्या इसे मुफ़्त में आज़माया जा सकता है?
100 पंक्तियों तक की फ़ाइलें पूरी तरह मुफ़्त हैं; बड़ी फ़ाइलों में बिना किसी अकाउंट के पहली कुछ पंक्तियाँ स्क्रीन पर मुफ़्त में दिखती हैं।