Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/361
Title: تحليل المشاعر: نهج التعلم العميق
Other Titles: Sentiment Analysis: Deep Learning Approach
Authors: رزاق, أروى
رزاق, أميمة
Keywords: Deep learning, Convolutional neural networks, Recurrent neural networks, Sentiment analysis, Arabic ULMFiT Model
التعلم العميق، الشبكات العصبية التՏՄفيفية، الشبكات العصبية المتكررة، تحليل المشاعر، Model ULMFiT A
Issue Date: 2020
Publisher: جامعة غرداية
Abstract: تحليل المشاعر أو التنقيب عن الرأي هو مجال يدرس استقطابية اԽԲٓراء من النصوص ويعد من أكثر المجاԽԲت البحثية نشاطا في الوقت الراهن، ويرجع هذا إلى ظهور وسائل التواصل ٕ اԽԲجتماعي حيث أصبح تبادل اԽԲٓراء والتعبير عنها أ ٕ مرا سهՏՄ ،لكن يبقى اԽԲشكال في كيفية تحليل هذه اԽԲٓراء وتقييمها، وبما أن تحليلها يدويا يستغرق وقتا طويՏՄ إن لم نقل مستحيՏՄ فقد حاول الباحثون إيجاد حلول تساعد في تحليلها آليا حيث ظهرت اԽԲٔنظمة المستندة على القواعد واԽԲٔنظمة المستندة على التعلم اԽԲٓلي وكان للتعلم العميق دورا مهما في تقدم هذه اԽԲٔبحاث. نقترح في هذا العمل نموذج تعلم عميق يعتمد على الشبكات العصبية التՏՄفيفية والشبكات العصبية المتكررة لتحليل المشاعر باللغة العربية باستخدام مجموعة بيانات Arabic Model ULMFiT .كانت النتائج المتحصل عليها جيدة فقد حققت دقة (Accuracy( تصل إلى 95 %ونسبة خطأ (Loss (قدرت ب 15.
URI: https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/361
Appears in Collections:Mémoires de Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
03 رزاق أميمة + رزاق أروى.pdf4.6 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.