सोशल मीडिया एनएलपी — छोटे और शोर वाले टेक्स्ट के लिए टेक्स्ट विश्लेषण
सोशल मीडिया एनएलपी एक विशेषीकृत प्राकृतिक-भाषा-प्रसंस्करण पाइपलाइन है जिसे ट्विटर, रेडिट और टिप्पणी अनुभागों जैसे प्लेटफार्मों पर दिखाई देने वाले छोटे, शोर वाले और अनौपचारिक टेक्स्ट के लिए डिज़ाइन किया गया है। सामान्य-उद्देश्य एनएलपी के विपरीत, यह पाइपलाइन हैशटैग, इमोजी, संक्षिप्ताक्षर और कोड-स्विचिंग जैसे प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट सम्मेलनों को ध्यान में रखती है — जिससे हैशटैग विश्लेषण, वायरल सामग्री का पता लगाना और जन-मत मापन जैसे कार्य सक्षम होते हैं। इस दृष्टिकोण के लिए बेंचमार्क परंपरा सेमइवल-2017 टास्क 4 साझा कार्य (Rosenthal et al., 2017) और ट्वीटइवल एकीकृत बेंचमार्क (Barbieri et al., 2020) के माध्यम से स्थापित की गई थी।
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स्रोत
- Rosenthal, S. et al. (2017). SemEval-2017 Task 4: Sentiment Analysis in Twitter. Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017). ACL. link ↗
- Barbieri, F. et al. (2020). TweetEval: Unified Benchmark and Comparative Evaluation for Tweet Classification. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Social Media Text Analysis (NLP Pipeline). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/text-mining/social-media-nlp
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