Tabiiy tilni qayta ishlash (nlp)

Introduction.
Hozirgi kunda dunyo rivojlangani sari ma’lumotlar ko’paymoqda, ularga bo’lgan ehtiyoj ko’paymoqda. Kundalik hayotimizda biz har doim ma’lumotlarga asoslanib reja tuzamiz, ma’lumot turiga qarab uni qayta ishlaymiz, uni boshqalarga uzatamiz. Ba’zida shunday hodisalar bo’ladiki biz ularni sentimental (hissiy) tahlil qilamiz. Ular pozitiv, negative yoki neytral mazmundaligiga ko’ra ularni qayta ishlaymiz.

Sentiment(hissiy) tahlil - bu ma’lumotning ijobiy, salbiy yoki neytral ekanligini aniqlash uchun ishlatiladigan protsedura. Bu TABIIY TILNI QAYTA ISHLASH (NLP) orqali odamlarning fikrlarini tahlil qiladigan Data Mining ning bir turi.

Ijobiy sentiment, foydalanuvchilarga mahsulot yoki obyektning yoqqanligini anglatadi.
Salbiy sentiminent foydalanuvchiga yoqmaganligini anglatadi. Neytral his-tuyg'ular foydalanuvchining mahsulotga nisbatan hech qanday tarafkashlik yo'qligini anglatadi. Oddiy so'zlar bilan aytganda, sentiment analiz matn ma'lumotlarini tahlil qilishdir.
Haqiqiy hayotda sentiment tahlil qilish uchun ko'plab vaziyatlar mavjud.
Masalan:

• 
  Marketingda xaridorning mahsulotga bo'lgan hislarini tushunish uchun jamoatchilikning mahsulotga qanday munosabatda bo'lishi, ular eng yaxshilashni xohlashlari va hokazo.
  
• 
  Foydalanuvchi tajribasiga asoslangan mahsulotdagi xatolarni aniqlash uchun sifat kafolati.
  
• 
  Siyosatda odamlarning muayyan vaziyatlarga nisbatan qarashlarini aniqlash, ular nimadan norozi yoki xursand bo'lishadi. Bundan saylov natijalarini oldindan aytish qilish uchun ham foydalanish mumkin.
  
• 
  Xavfning oldini olishda ba'zi odamlarga hujum yoki ta'qib qilinayotganligini aniqlash, potentsial xavfli vaziyatlarni aniqlash uchun.