प्रज्वल रेड्डी ने अपने शोध पत्र में उल्लेख किया है कि उनका विश्लेषण उस तरह से किए गए पिछले शोध से एक कदम आगे है
प्रज्वल रेड्डी का दावा है कि उनके एआई मॉडल की सटीकता दर 72.7% है। उन्होंने उल्लेख किया कि अन्य राज्यों के चुनावों की भविष्यवाणी करने में सहायता के लिए एआई मॉडल के परिणामों का विस्तार किया जा सकता है
11वीं कक्षा के छात्र प्रज्वल रेड्डी ने चुनाव परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल विकसित किया। प्रज्वल द्वारा विकसित AI मॉडल सेंटीमेंट पोलरिटी स्कोर का उपयोग करता है। ग्रीनवुड हाई इंटरनेशनल स्कूल में पढ़ते हुए, प्रज्वल रेड्डी ने कर्नाटक के विभिन्न राजनेताओं के ट्वीट्स का विश्लेषण करने के लिए अपने एआई मॉडल का इस्तेमाल किया। मॉडल राजनेताओं द्वारा ट्वीट किए गए ट्वीट्स की सगाई रेटिंग पर केंद्रित है। मॉडल ट्वीट की सामग्री, भाषा, पसंद की संख्या, उत्तरों और रीट्वीट के आधार पर एक अंक प्रदान करता है।
जैसा कि प्रज्वल रेड्डी ने कहा, उनके एआई मॉडल को किसी भी राज्य या राष्ट्रीय चुनाव परिणामों के लिए अपनाया जा सकता है। प्रज्वल रेड्डी ने अपने शोध पत्र में उल्लेख किया है कि उनका विश्लेषण उस तरह से किए गए पिछले शोध से एक कदम आगे है। प्रज्वल बताते हैं कि उनका मॉडल आगे बढ़ता है क्योंकि यह अन्य कारकों को भी देखता है, जिसमें रीट्वीट की संख्या, लाइक और टिप्पणियों की संख्या शामिल है। ये कारक एक राजनेता द्वारा ट्वीट किए गए ट्वीट की व्यस्तता को मापते हैं। News18 के साथ एक्सक्लूसिवली बात करते हुए, प्रज्वल रेड्डी ने कहा कि सेंटिमेंट पोलरिटी का विश्लेषण करने के लिए डेटासेट महत्वपूर्ण हैं।
प्रज्वल रेड्डी ने अपने शोध पत्र में दावा किया है कि उनका एआई मॉडल है 72.7% सटीकता दर। उन्होंने उल्लेख किया कि एआई मॉडल के परिणामों को अन्य राज्यों के चुनावों की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए विस्तारित किया जा सकता है, और संभावित रूप से एक राजनीतिक उम्मीदवार की जीतने की क्षमता पर सकारात्मक और नकारात्मक भावनाओं के प्रभाव को समझने में मदद मिल सकती है। जितना अधिक स्कोर जीतने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। यह पूछे जाने पर कि बॉट्स उनके एआई सशक्त मॉडल के परिणाम को कैसे प्रभावित कर सकते हैं, उन्होंने कहा कि बॉट्स समग्र रूप से एंगेजमेंट रेटिंग की गुणवत्ता को कम कर देंगे।
अपने एआई मॉडल की कार्यप्रणाली को साझा करते हुए, प्रज्वल रेड्डी ने उल्लेख किया कि, प्रत्येक उम्मीदवार के लिए प्रत्येक ट्वीट पर भावना विश्लेषण और ध्रुवीयता आयोजित की जाती है। पाठ का अंग्रेजी में अनुवाद किया जाता है यदि यह स्थानीय भाषा में सफलतापूर्वक भाव विश्लेषण करने के लिए है। प्रज्वल रेड्डी का दावा है कि ट्वीट बॉडी का अनुवाद केवल संदेश के रूप में दी गई जानकारी को कम नहीं करता है, न कि पाठ के शुद्ध अर्थ को व्यक्त करने की आवश्यकता है।
समापन करते हुए, प्रज्वल ने उल्लेख किया कि उनका एआई मॉडल भविष्य के अनुप्रयोगों के लिए आशाजनक साबित होता है। इस प्रकार ट्वीट की व्यस्तता को जीतने की अधिक संभावना से संबंधित देखा जा सकता है। उनका कहना है कि उनके विश्लेषण को आगामी 2024 के आम चुनावों के ट्वीट्स पर लागू किया जा सकता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि प्रत्येक निर्वाचन क्षेत्र से कौन सा राजनेता जीतेगा। मॉडल को सफल बनाने के लिए एक बेहतर डेटा संग्रह उसके मॉडल की आवश्यकता और चुनौती है।
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