تصنيف قطبية رسائل تويتر باستخدام المعالجة الصوتية
| العنوان | تصنيف قطبية رسائل تويتر باستخدام المعالجة الصوتية |
|---|---|
| المؤلف | دوشو، ميهايل، دانيش، ديليك جونيتش |
| تاريخ النشر: | 2020-11 |
| مكان النشر | - إلسفير |
| الموضوع | معالجة الصوت، التعلم الآلي، تحليل المشاعر، تطبيع النص، تويتر |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 0306-4573 |
| رقم السجل | 7c8a3245-5bd1-44c6-9e23-8cd424d31932 |
| موقع المكتبة | الهندسة الصناعية |
| التاريخ | 2020-11 |
| نص عينة | يعد تصنيف القطبية أحد أهم المشكلات الأساسية في تحليل المشاعر. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة، مطابقة تشابه جيب التمام للصوت، لتصنيف قطبية رسائل تويتر التي تتضمن ميزات تعتمد على البيانات الصوتية بدلاً من القواعد النحوية أو خصائص النص الأخرى، أي تلغي الاعتماد على القواميس الخارجية. إنه مفيد بشكل خاص لتحديد الكلمات التي بها أخطاء إملائية أو المختصرة بشكل صحيح والتي يتم مواجهتها بشكل متكرر في النص من وسائل التواصل الاجتماعي عبر الإنترنت. يتم تقييم أداء الطريقة على مستويين: 1) معدل التقاط الكلمات التي بها أخطاء إملائية والمختصرة، 2) أداء التصنيف لمجموعة الميزات. تظهر نتائجنا أن دقة التصنيف قد تحسنت، مقارنة بنموذجين آخرين في الأدبيات، عند استخدام الميزات المقترحة. |
| DOI | 10.1016/j.ipm.2020.102346 |
| Cilt | 57 |
