ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تحليل مشاعر رواد الشبكات الاجت...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

تحليل مشاعر رواد الشبكات الاجتماعية التي تستخدم اللهجة الجزائرية

المصدر: مجلة العلوم والتكنولوجيا
الناشر: المجلس الأعلى للغة العربية
المؤلف الرئيسي: لجدل، إبراهيم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: نور الدين، غريسي (م. مشارك) , كزار، عقبة (م. مشارك) , قريشي، أحمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع3
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 103 - 113
ISSN: 2716-7674
رقم MD: 1255808
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: AraBase, HumanIndex
مواضيع:
اللهجات الجزائرية | مواقع التواصل الاجتماعي | اللهجات العامية العربية | المعاجم اللغوية | اللغة العربية
كلمات المؤلف المفتاحية:
تحليل المشاعر | الشبكات الاجتماعية | نصوص (corpus) موسوم | معجم المشاعر
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

40

حفظ في:
المستخلص: إن تحليل النص اليوم، له أهمية كبيرة، خاصة في مجالات مثل السياسة والإنتاج والخدمات. إلخ. كما أن الشبكات الاجتماعية مليئة بالنصوص التي يعبر فيها مستخدمو الإنترنت عن مواضيع مختلفة، حيث يكون الاهتمام بآرائهم كبيرا، ويعد فهم المحتوى الذي تنقله هذه النصوص عنصرا أساسيا. يمكننا القول أن المدير الناجح هو الذي يستمع جيدا لآراء المواطنين. ومن هنا، فإن تحليل المشاعر مهم جدا لتلبية احتياجات المواطنين. في هذا العمل، سننفذ خوارزميات محددة مسبقا تحلل وتصنف مجموعة من المنشورات المأخوذة من الشبكات الاجتماعية. الفئات التي حددناها هي: إيجابية سلبية أو محايدة. وعملنا هو من بين الأعمال الأولى التي تستخدم وتقارن عدة خوارزميات تصنيف التعليقات على فايسبوك، باستخدام اللهجة الجزائرية.

Today, text analysis has a great importance, especially in areas such as politics, productions, and services...etc. Currently, the social networks full of the texts in which, the Internet-users express in different subjects, the interest of their opinions is considerable, where the comprehension of the content conveyed by these texts is an essential element. We can say that the good manager who listens well to the opinions of citizens. In this sense, the Sentiment Analysis is very important to meet the needs of citizens. In this work, we will implement predefined algorithms that analyze and classify a set of publications derived from social networks. The classes that we have defined are positive, negative, or neutral. Our work is among the first one that uses and compares several comment classification algorithms on Facebook, using Algerian dialect.
ISSN: 2716-7674

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.