Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/361
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorرزاق, أروى-
dc.contributor.authorرزاق, أميمة-
dc.date.accessioned2021-01-27T06:08:59Z-
dc.date.available2021-01-27T06:08:59Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/361-
dc.description.abstractتحليل 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.EN_en
dc.publisherجامعة غردايةEN_en
dc.subjectDeep learning, Convolutional neural networks, Recurrent neural networks, Sentiment analysis, Arabic ULMFiT ModelEN_en
dc.subjectالتعلم العميق، الشبكات العصبية التՏՄفيفية، الشبكات العصبية المتكررة، تحليل المشاعر، Model ULMFiT AEN_en
dc.titleتحليل المشاعر: نهج التعلم العميقEN_en
dc.title.alternativeSentiment Analysis: Deep Learning ApproachEN_en
dc.typeThesisEN_en
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.