تحليل المشاعر: نهج التعلم العميق

رزاق, أروى; رزاق, أميمة

dc.contributor.author	رزاق, أروى
dc.contributor.author	رزاق, أميمة
dc.date.accessioned	2021-01-27T06:08:59Z
dc.date.available	2021-01-27T06:08:59Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-ghardaia.dz:8080/xmlui/handle/123456789/361
dc.description.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.	EN_en
dc.publisher	جامعة غرداية	EN_en
dc.subject	Deep learning, Convolutional neural networks, Recurrent neural networks, Sentiment analysis, Arabic ULMFiT Model	EN_en
dc.subject	التعلم العميق، الشبكات العصبية التՏՄفيفية، الشبكات العصبية المتكررة، تحليل المشاعر، Model ULMFiT A	EN_en
dc.title	تحليل المشاعر: نهج التعلم العميق	EN_en
dc.title.alternative	Sentiment Analysis: Deep Learning Approach	EN_en
dc.type	Thesis	EN_en