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इंटरनेट के उपयोग में तेजी से वृद्धि के साथ, भावना विश्लेषण प्राकृतिक भाषा प्रक्रिया (NLP) के सबसे लोकप्रिय क्षेत्रों में से एक बन गया है। भावना विश्लेषण का उपयोग करते हुए, पाठ में निहित भावना को विभिन्न अवसरों के लिए प्रभावी ढंग से निकालना संभव है। लोग कोविड-19 के प्रकोप के दौरान बड़े पैमाने पर विभिन्न प्रकार की जानकारी प्राप्त करने और संवाद करने के लिए सोशल मीडिया का उपयोग कर रहे हैं। लोगों की भावनाओं का मूल्यांकन करने के लिए ऐसे सामग्री को निकालना परिस्थितियों को नियंत्रित करने के लिए निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। इस अध्ययन का उद्देश्य भारतीय नागरिकों की भावनाओं को खोजना है जो भारतीय सरकार द्वारा कोरोनावायरस के फैलने की दर को कम करने के लिए लगाए गए राष्ट्रीय लॉकडाउन के बारे में हैं। इस कार्य में, भारतीय नागरिकों द्वारा पोस्ट किए गए ट्वीट्स का भावना विश्लेषण NLP और मशीन लर्निंग श्रेणीकारों का उपयोग करके किया गया है। 5 अप्रैल, 2020 से 17 अप्रैल, 2020 तक, कुल 12,741 ट्वीट्स जिनमें "Indialockdown" कीवर्ड हैं, निकाले गए हैं। डेटा को ट्विटर से Tweepy API का उपयोग करके निकाला गया है, TextBlob और VADER शब्दकोष का उपयोग करके एनोटेट किया गया है, और Python द्वारा प्रदान किए गए प्राकृतिक भाषा उपकरण किट का उपयोग करके पूर्व-प्रसंस्कृत किया गया है। डेटा को वर्गीकृत करने के लिए आठ विभिन्न श्रेणीकारों का उपयोग किया गया है। प्रयोग ने LinearSVC श्रेणीकार और यूनिग्राम्स के साथ 84.4% की उच्चतम सटीकता हासिल की। यह अध्ययन निष्कर्षित करता है कि अधिकांश भारतीय नागरिक कोरोना के प्रकोप के दौरान भारतीय सरकार द्वारा लागू किए गए लॉकडाउन के निर्णय का समर्थन कर रहे हैं।
गुप्ता एट अल। (सोम,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।