| المستخلص: |
مع الزيادة السريعة في حجم الآراء(التعليقات) العربية التي تستخدم تطبيقات مثل مواقع التعليقات على الأنترنت أو المدونات أو المنتديات أو شبكات التواصل الاجتماعي وغيره، فان هناك حاجة ماسة لإيجاد تقنيات للتنقيب عن الآراء العربية. والأبحاث في هذا المجال باللغة العربية يسير بوتيرة بطيئة جدا مقارنة مع اللغة الإنجليزية وغيرها من اللغات. في هذه الأطروحة، نسلط الضوء على مشكلتين في تقنيات التنقيب عن الآراء باللغة العربية: أولها، عند تحليل رأي يحتوي على مكونات متعددة ومتفاوتة في الأهمية. فهي تعتبر أن كافة المكونات المستخرجة من الرأي لها نفس القدر من الأهمية وذلك يؤدي إلى عدم الدقة في تحديد القطبية السليمة للرأي وتجعل من تصنيف المشاعر وتحليل الآراء أقل دقة. ثانيا، الملخص الناتج لكل مكون لم يأخذ بعين الاعتبار المكونات المكونة لهذا المكون في الانتولوجيا مما يجعل الملخص العام للمكون غير كامل. يقدم هذا البحث تقنية تستخدم الانتولوجيا تعتمد على مستوى المكون لتصنيف الآراء التي يكتبها المستخدم العربي من خلال تحديد المكونات الهامة الموجودة فيه من خلال التعرف على مستوى هذا المكون في شجرة الانتولوجيا ويتم عمل ملخص لكل مكون وذلك بتحديد آراء المكونات المكونة لها من خلال الانتولوجيا. ومن أجل تقييم عملنا فإننا نستخدم مجموعات البيانات العامة التي هي الفنادق والكتب. ولتقييم الأداء ومقارنة النتائج مع تقنيات أخرى فأننا نستخدم مقياسF-. ونستخدم كذلك التقييم الشخصي في طريقتنا لإثبات فعالية استخراج المكون والرأي المتعلق بها. وتبين الدراسة أن طريقتنا تحسن الأداء مقارنة مع طرق تصنيف الآراء الأخرى، والحصول على 78,83% على مقياس-F في مجال الفنادق و 79,18% في مجال الكتب. وعلاوة على ذلك، يظهر التقييم الشخصي فعالية طريقتنا عن طريق الحصول على متوسط مقياس-F قدره من 84,62% في مجال الفنادق و 86,31% في مجال الكتب.
|
