| LEADER |
05504nam a22003017a 4500 |
| 001 |
2234746 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b اليمن
|
| 100 |
|
|
|9 791415
|a الجرادي، فتح أحمد قائد أحمد
|e مؤلف
|g Aljradi, Fath Ahmed Qayed
|
| 245 |
|
|
|a Review on Using Machine Learning and Deep Learning Algorithms for Emotion Analysis
|
| 246 |
|
|
|a مراجعة حول استخدام التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق لتحليل المشاعر
|
| 260 |
|
|
|b جامعة إقليم سبأ
|c 2024
|g يونيو
|
| 300 |
|
|
|a 197 - 216
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a في الوقت الحاضر، أصبحت مشاركة اللحظات على الشبكات الاجتماعية أمرا واسع الانتشار. ويتم مشاركة الأفكار والخواطر والذكريات الدقيقة للتعبير عن مشاعرنا من خلال النص دون استخدام الكثير من الكلمات. ونتيجة لذلك، أصبح تحليل البيانات النصية لوسائل التواصل الاجتماعي ذا أهمية متزايدة، لأنه يحتوي على أحدث المعلومات حول ما يفكر فيه الناس على سبيل المثال، يعد تويتر مصدرا غنيا للبيانات التي يمكن للمؤسسات استخدامها لتحليل آراء الأشخاص ومشاعرهم وعواطفهم. وعادة ما يوفر تحليل المشاعر صورة أكثر شمولا لمشاعر المؤلف. كما تهتم المنظمات والأفراد باستخدام وسائل التواصل الاجتماعي لتحليل آراء الناس واستخلاص المشاعر والعواطف، مما يؤدي بالتالي إلى معرفة توجهات الناس حول موضوع معين. ولا يحظى الكشف عن المشاعر إلا باهتمام قليل للغاية، والقليل جدا من الأبحاث حتى الآن اختبرت فئة المشاعر في النص، وخاصة المحتوى المكتوب باللغة العربية، وأيضا تؤثر البيانات غير المتوازنة التي تحتوي على نصوص عربية على أداء عملية التصنيف. ولذلك، فقد اكتسب تحليل المشاعر القائم على النص الكثير من الاهتمام في الآونة الأخيرة. تقدم هذه الورقة مراجعة منهجية للأدبيات الموجودة في تحليل العاطفة القائم على النص. (TBEA) للإجابة على القضايا البحثية الرئيسية، نظرت هذه الدراسة بعناية في أكثر من ٦٠ منشورا بحثيا. بالإضافة إلى ذلك، فهو يتناول منهجيات تحليل المشاعر EA المستخدمة في دراسات مختلفة.
|b Nowadays, sharing moments on social networks has turned out to be something widespread. Sharing ideas, thoughts, and precise recollections to explicit our feelings through text without the use of loads of words. As a result, social media text data analysis is becoming increasingly important, as it contains the most up-to-date information on what people are thinking. For example, Twitter is a rich source of data that organizations can use to analyze people’s opinions, sentiments, and emotions. Emotion analysis usually provides a more comprehensive picture of an author’s feelings. Organizations and individuals are also interested in using social media to analyze people’s opinions and extract feelings and emotions, which thus leads to knowing people’s orientation on a specific topic. Emotion detection gets extraordinarily little attention. Very little research so far has tested the class of feelings in text, especially Arabic written content. unbalanced data that contains Arabic texts affects the performance of the classification process. Therefore, text-based emotion Analysis has gained a lot of attention in recent times. The paper presents a systematic literature review of the existing literature in Text-Based Emotion Analysis (TBEA). To answer the main research issues, this study has carefully looked at over 60 research publications. Additionally, it goes over the numerous TBEA methodologies used in different study disciplines. A summary of several emotion models and methods.
|
| 653 |
|
|
|a الذكاء الاصطناعي
|a التعلم المتعمق
|a وسائل التواصل الاجتماعي
|a تحليل المشاعر
|
| 692 |
|
|
|a تحليل الانفعالات
|a التعلم العميق
|a التعلم الآلي
|a اللغة العربية
|b Emotion Analysis
|b Deep Learning
|b Machine Learning
|b Arabic Language
|
| 700 |
|
|
|9 791417
|a البارد، محمد
|e م. مشارك
|g Albared, Mohammed
|
| 700 |
|
|
|9 791407
|a غريب، عبدالله سعيد
|e م. مشارك
|g Ghareb, Abdullah Saeed
|
| 773 |
|
|
|4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات
|4 العلوم الاجتماعية ، متعددة التخصصات
|6 Humanities, Multidisciplinary
|6 Social Sciences, Interdisciplinary
|c 008
|e The Scientific Journal of Sheba Region University
|l 001
|m مج7, ع1
|o 2374
|s المجلة العلمية لجامعة إقليم سبأ
|v 007
|x 2709-2739
|
| 856 |
|
|
|u 2374-007-001-008.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EduSearch
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 995 |
|
|
|a IslamicInfo
|
| 995 |
|
|
|a AraBase
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1491211
|d 1491211
|
