Classification of Public Opinion on the Free Nutritional Meal Program on YouTube Media Using the LSTM Method
यह अध्ययन इंडोनेशिया के मुफ्त पौष्टिक भोजन कार्यक्रम के संबंध में 7,733 यूट्यूब टिप्पणियों में भावनाओं को वर्गीकृत करने के लिए लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) पद्धति का उपयोग करता है, जिसने 89% समग्र सटीकता प्राप्त की है जबकि यह भी प्रकट किया है कि मॉडल का प्रदर्शन डेटासेट में गंभीर वर्ग असंतुलन के कारण नकारात्मक भावनाओं की ओर काफी झुका हुआ है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
इंटरनेट, विशेष रूप से यूट्यूब को एक विशाल, शोर-शराबे वाले शहर के चौक की तरह कल्पना करें। इस चौक में, सरकार ने एक नई योजना की घोषणा की है: "मुफ्त पौष्टिक आहार कार्यक्रम" (MBG), जो एक विशाल स्कूली लंच पहल की तरह है जिसका उद्देश्य बच्चों को बेहतर भोजन खिलाना है।
कागजी सर्वेक्षण भेजने के बजाय, इस शोध पत्र के शोधकर्ताओं ने शहर के चौक में होने वाली चर्चाओं को सुनने का निर्णय लिया। उन्होंने इस भोजन कार्यक्रम के बारे में वीडियो देख रहे लोगों द्वारा छोड़े गए 7,733 कमेंट्स को इकट्ठा किया।
यहाँ इसका सरल विवरण दिया गया है कि उन्होंने क्या किया और उन्हें क्या मिला:
समस्या: बहुत अधिक शोर, बहुत सारी आवाजें
शोधकर्ताओं ने देखा कि "शहर का चौक" बहुत असंतुलित था। प्रत्येक 100 कमेंट्स में से, लगभग 88 शिकायत करने वाले या गुस्से वाले (नकारात्मक) थे, जबकि केवल 12 खुश या सहायक (सकारात्मक) थे। यह एक ऐसे संगीत कार्यक्रम की तरह था जहाँ 88 लोग हूटिंग कर रहे हैं और केवल 12 लोग तालियाँ बजा रहे हैं।
टूल: एक "स्मार्ट मेमोरी" रोबोट (LSTM)
टेक्स्ट के इस पहाड़ को समझने के लिए, उन्होंने LSTM (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी) नामक एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया।
LSTM को एक बहुत अच्छी याददाश्त वाले सुपर-स्मार्ट रोबोट के रूप में समझें।
- सामान्य कंप्यूटर वाक्य को शब्द-दर-शब्द पढ़ सकते हैं और अंत तक पहुँचते-पहुँचते शुरुआत को भूल सकते हैं।
- LSTM रोबोट पूरे वाक्य को याद रखता है। वह समझता है कि यदि कोई कहता है "अच्छा नहीं है," तो "अच्छा" शब्द का अर्थ यह नहीं है कि वह खुश है; "नहीं" उस पूरे अर्थ को बदल देता है। मानवीय भाषा को समझने के लिए यह अत्यंत महत्वपूर्ण है।
उन्होंने इस रोबोट को पहले डेटा के एक छोटे सेट पर प्रशिक्षित किया, फिर इसे कमेंट्स के एक नए सेट पर टेस्ट किया जिसे इसने पहले कभी नहीं देखा था।
परिणाम: रोबोट हूटिंग सुनने में तो बेहतरीन है, लेकिन तालियाँ सुनने में बुरा है
जब उन्होंने रोबोट का परीक्षण किया, तो यह हुआ:
- कुल स्कोर: रोबोट का सटीकता स्कोर 89% रहा। यह सुनने में बहुत अच्छा लगता है, जैसे टेस्ट में 'A' ग्रेड मिलना।
- "हूटिंग" (नकारात्मक भावना): रोबोट यहाँ सुपरस्टार था। उसने गुस्से वाले कमेंट्स को 94% बार सही ढंग से पहचाना। उसे पता था कि लोग भोजन कार्यक्रम से कब नाखुश थे।
- "तालियाँ" (सकारात्मक भावना): यहीं पर रोबोट लड़खड़ा गया। वह खुश कमेंट्स को केवल 55% बार सही पहचान पाया।
रोबोट खुश कमेंट्स के मामले में क्यों विफल रहा?
कल्पना करें कि आप एक कुत्ते को गेंद लाने के लिए सिखा रहे हैं। यदि आप 88 बार लाल गेंद फेंकते हैं और केवल 12 बार नीली गेंद, तो कुत्ता अंततः हर बार "लाल" का ही अनुमान लगाएगा क्योंकि वही सबसे सुरक्षित दांव है। रोबोट के साथ भी बिल्कुल ऐसा ही हुआ। क्योंकि ट्रेनिंग डेटा में नकारात्मक कमेंट्स बहुत अधिक थे, इसलिए रोबोट ने लगभग हर बार "नकारात्मक" का अनुमान लगाना सीख लिया। वह बहुमत की ओर पक्षपाती हो गया।
निष्कर्ष
शोध पत्र यह निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि यह "स्मार्ट मेमोरी" रोबोट (LSTM) यूट्यूब पर इंडोनेशियाई टेक्स्ट को समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन असंतुलित डेटा होने पर इसकी एक सीमा (ब्लाइंड स्पॉट) है।
- क्या काम आया: यह आलोचना और नकारात्मक विचारों को पकड़ने में उत्कृष्ट है।
- क्या काम नहीं आया: यह सकारात्मक विचारों को खोजने में संघर्ष करता है क्योंकि रोबोट को ठीक से सिखाने के लिए पर्याप्त सकारात्मक कमेंट्स मौजूद नहीं थे।
शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि भविष्य में, यदि वे चाहते हैं कि रोबोट निष्पक्ष हो, तो उन्हें या तो रोबोट को सिखाने के लिए अधिक खुश कमेंट्स खोजने होंगे या एक ऐसी ट्रिक का उपयोग करना होगा जिससे रोबोट दुर्लभ खुश कमेंट्स पर अधिक ध्यान दे सके। तब तक, यह रोबोट एक बेहतरीन "शिकायत डिटेक्टर" है, लेकिन एक कमजोर "तारीफ खोजने वाला"।
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