تحليل المشاعر على الشبكات الاجتماعية باستخدام التعلم الآلي ومعالجة الصوت
| العنوان | تحليل المشاعر على الشبكات الاجتماعية باستخدام التعلم الآلي ومعالجة الصوت |
|---|---|
| المؤلف | مرحبا ميخائيل |
| تاريخ النشر: | 2019-08-20 |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| رقم السجل | c5e6b2e1-b0b9-40ff-b9b4-d8410741e855 |
| موقع المكتبة | قسم الهندسة الصناعية |
| التاريخ | 2019-08-20 |
| نص عينة | يعد تصنيف القطبية أحد أهم المشكلات الأساسية في تحليل المشاعر. تسعى دراستنا إلى تطوير تعريف جديد وتقنية استخراج واستخدام الميزات بناءً على البيانات الصوتية لتصنيف القطبية على رسائل تويتر. تعتمد خلفية العمل على دراسة حديثة تشير إلى أن الدماغ يستخدم الصوت كجزء من توليد اللغة ويتم فهم الكلمات عند تحويلها إلى صوت. يعد استخدام الصوت أمرًا اختياريًا خاصة لرسائل الوسائط الاجتماعية التي من المحتمل أن تحتوي على كلمات بها أخطاء إملائية أو مختصرة، حيث يكون الصوت مشابهًا للكلمة الفعلية (على سبيل المثال، شكرًا لك، b4). تظهر نتائجنا أن أحد تعريفات مجموعة الميزات المقترحة لدينا يُظهر تحسنًا في الدقة مقارنة بالدراسات الحالية. Bizim yaptığımı inceleme, Twitter mesajlarında kutuplaşma sınıflandırması yapmak için ses verilerine dayanarak yeni bir tanım, çıkarım ve kullanım geliştirmeye çalışmaktadır. Кalışmanın arka Planı son dönemde yapılan bir incelemeye dayanmaktadır: beyin, dil oluşturmak/üretmek için sesleri kullanır ve kelimeler sese dönüştükçe anlaşılır hale gelir. Özellikle imlası bozuk olabilecek veya kısaltılmış kelimeler kullanılacak olan sosyal mesajlarında ses kelime ile benzer ise, ses kullanmak etkili olur (thank u, b4). Vardığımız sonuçlara göre önerdiğimiz bazı özellik tanımları mevcut araştırmalara kıyasla doğruluk/kesinlik açısından ilerleme gösteriyor. |
