Building a Hybrid Sentiment Analysis System for Arabic Language
| العنوان بلغة أخرى: |
بناء نظام مدمج لتحليل الآراء والمشاعر وتطبيقها على اللغة العربية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الرفاعي، معاذ محمد خير ظاهر (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الجراح، إبراهيم مثقال (مشرف), فارس، حسام عمر (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 69 |
| رقم MD: | 1241333 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الاردنية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
34
| المستخلص: |
مع تطور تكنولوجيا الويب 2.0 والتوسع في الشبكات الاجتماعية، أصبح بإمكان مستخدمين الإنترنت الحاليين إضافة تعليقاتهم وأرائهم ووجهات نظرهم على الشبكات الاجتماعية والمواقع التجارية والإخبارية. هذه التعليقات قد تحتوي على معلومات مهمة والتي يمكن استخراجها عن طريق تصنيف هذه التعليقات إلى تعليقات إيجابية أو سلبية. وتستخدم الشركات هذه المعلومات لتحسين قدرتها التنافسية. يهدف تحليل المشاعر إلى تصنيف هذه التعليقات بطريقة تلقائية. في الدراسات، وهناك العديد من المناهج المقترحة للتحليل التلقائي للمشاعر لسياقات اللغة المختلفة. كل لغة لها خصائصها الخاصة التي تجعل تحليل المشاعر أكثر صعوبة مثل اللغة العربية. في هذا العمل، تم جمع حوالي 3000 تعليق من موقع خاص للتعليق على المطاعم، وقد استخدمت تقنية التعهيد الجماعي لتصنيف هذه التعليقات. وبعد ذلك، أجري بحث مكثف حول تحليل المشاعر للغة العربية، ثم ناقش الصعوبات والتحديات الرئيسية لتحليل المشاعر باللغة العربية. في الدراسات حول تحليل المشاعر، هناك نهجان رئيسيان لبناء نظم تحليل المشاعر: نهج التعلم الآلي والنهج القائم على المعجم. وعلاوة على ذلك، تم الجمع بين النهجين لبناء نهج هجين. واستنادا إلى البحث، تقدم هذه الأطروحة نظام هجين لتحليل المشاعر للغة العربية على أساس النهج الهجين، الذي يجمع بين التعلم الآلي والنهج القائمة على المعجم. وتبين النتائج أن النموذج المقترح قد حسن في كثير من الحالات نتائج التصنيف بعد الجمع بين تعلم الآلة والمصنفات القائمة على المعجم. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Deep Learning Model for Sentiment Analysis in Arabic Language
بواسطة: الكلوب، نور أحمد منشور: (2019) -
A Machine Learning Model Using Feature Selection for Sentiment Analysis in Arabic Language
بواسطة: الواكد، مؤيد أحمد منشور: (2020) -
Aspect-Based Sentiment Analysis of Arabic Customers' Reviews Using Machine Learning
بواسطة: الصمادي، فارس أحمد نهار منشور: (2019) -
Sentiment Analysis for Arabic Language Using Machine Learning Algorithms
بواسطة: الخريسات، مسعود محمود منشور: (2021) -
Sentiment Analysis Framework on Tweets: A Case Study on Different Platforms
بواسطة: الأحمد، عمر فتحي محمد منشور: (2019)
