تحليل المشاعر باستخدام الأنظمة المستندة على التعلم الآلي شركات الاتصالات الليبية نموذجاً Sentiment Analysis Using Machine learning-based Systems Libyan Telecom Companies as A model
Loading...
Date
2022-09-19
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
أحدثت مواقع التواصل الاجتماعي في الأونةِ الأخيرة نقلة نوعية في عالم الاتصالات، إذ تعتبر الوسيلة الأكبر لتواصل في وقتنا الحاضر، وبإستخدامها أصبح يمكن لمرتاديها التعبير عن آرائهم وأفكارهم ومشاعرهم، وطرح وجهات نظرهم، ومع إزدياد عدد مستخدميها تجاوزت مرحلة الترفيه في أهميتها وتأثيرها، وبهذا أصبحت تلعب دور مهم في مختلف مجالات الحياة كالجانب الإقتصادي والإجتماعي والسياسي والتسويقي.
ونتيجة لذلك تكّون هاجس كبير عند الشركات لإستغلال هذه المنصات الإجتماعية والإستفادة منها عن طريق إستخراج البيانات منها لتحليلها من أجل الترويج لمنتاجتهم وللمساعدة في عملية اتخاذ القرارات عن طريق تقنيات عدة منها، تنقيب البيانات، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتنقيب في النصوص، وتحليل المشاعر.
تحليل المشاعر أو تنقيب عن الرأي هو أحد تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية والتنقيب في النصوص، وهو طريقة تستخدم لتحديد ما إذا كان النص إيجابي، أو سلبي، أو محايد بناءً على الكلمات الموجدة في النص، ويستخدم لفهم المواقف والآراء التي يتم التعبير عنها في شبكة الإنترنت وبالإخص مواقع التواصل الاجتماعي والمدونات، واستخدمت بكثرة على موقع (تويتر).
(تويتر)هو منصة إجتماعية مجانية تسمح لمشتركيها بنشر تدوينات قصيرة يبلغ طولها 140 حرف تُعرف بالتغريدات، يُعبر من خلالها مستخدمي هذا الموقع بمشاعرهم وآرائهم حول العديد من المواضيع وإبداء آرائهم عليها والتفاعل معها بالإيجاب أو بالسلب.
تهدف هذه الدراسة إلى تجميع التغريدات الخاصة بمستخدمي شبكات الإتصالات الليبية من موقع (تويتر)، لتحليل آرائهم ومشاعرهم تجاه الخدمات المقدمة من قبل الشركات وتصنيفها لفئتين (إيجابية، وسلبية)، عن طريق بناء نموذج تعلم ألي يتنبأ بقطبية هذه الآراء، وسيتم تطبيق عدة خوارزميات تعلم ألي لبناء النموذج منها، (آله متجه الدعم SVM، الانحدار اللوجيستي LR، ناييف باييز NB، شجرة القرارDT، الجار القريب KNN)، وسنقوم بالمقارنة بين هذه الخوارزميات وسنعتمد على أفضل خوارزمية تُظهر أكثر دقة في نتائجها.
Description
أحدثت مواقع التواصل الاجتماعي في الأونةِ الأخيرة نقلة نوعية في عالم الاتصالات، إذ تعتبر الوسيلة الأكبر لتواصل في وقتنا الحاضر، وبإستخدامها أصبح يمكن لمرتاديها التعبير عن آرائهم وأفكارهم ومشاعرهم، وطرح وجهات نظرهم، ومع إزدياد عدد مستخدميها تجاوزت مرحلة الترفيه في أهميتها وتأثيرها، وبهذا أصبحت تلعب دور مهم في مختلف مجالات الحياة كالجانب الإقتصادي والإجتماعي والسياسي والتسويقي.
ونتيجة لذلك تكّون هاجس كبير عند الشركات لإستغلال هذه المنصات الإجتماعية والإستفادة منها عن طريق إستخراج البيانات منها لتحليلها من أجل الترويج لمنتاجتهم وللمساعدة في عملية اتخاذ القرارات عن طريق تقنيات عدة منها، تنقيب البيانات، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتنقيب في النصوص، وتحليل المشاعر.
تحليل المشاعر أو تنقيب عن الرأي هو أحد تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية والتنقيب في النصوص، وهو طريقة تستخدم لتحديد ما إذا كان النص إيجابي، أو سلبي، أو محايد بناءً على الكلمات الموجدة في النص، ويستخدم لفهم المواقف والآراء التي يتم التعبير عنها في شبكة الإنترنت وبالإخص مواقع التواصل الاجتماعي والمدونات، واستخدمت بكثرة على موقع (تويتر).
(تويتر)هو منصة إجتماعية مجانية تسمح لمشتركيها بنشر تدوينات قصيرة يبلغ طولها 140 حرف تُعرف بالتغريدات، يُعبر من خلالها مستخدمي هذا الموقع بمشاعرهم وآرائهم حول العديد من المواضيع وإبداء آرائهم عليها والتفاعل معها بالإيجاب أو بالسلب.
تهدف هذه الدراسة إلى تجميع التغريدات الخاصة بمستخدمي شبكات الإتصالات الليبية من موقع (تويتر)، لتحليل آرائهم ومشاعرهم تجاه الخدمات المقدمة من قبل الشركات وتصنيفها لفئتين (إيجابية، وسلبية)، عن طريق بناء نموذج تعلم ألي يتنبأ بقطبية هذه الآراء، وسيتم تطبيق عدة خوارزميات تعلم ألي لبناء النموذج منها، (آله متجه الدعم SVM، الانحدار اللوجيستي LR، ناييف باييز NB، شجرة القرارDT، الجار القريب KNN)، وسنقوم بالمقارنة بين هذه الخوارزميات وسنعتمد على أفضل خوارزمية تُظهر أكثر دقة في نتائجها.