تنقيب الآراء في جمل المقارنة العربية

العناوين الأخرى

Opinion mining from Arabic comparative sentences

عدد الاستشهادات بقاعدة ارسيف : 
1

المؤلف

الهليس، علاء مصطفى

المصدر

المجلة العربية الدولية للمعلوماتية

العدد

المجلد 2، العدد 4 (31 يناير/كانون الثاني 2013)، ص ص. 21-28، 8ص.

الناشر

جامعة نايف العربية للعلوم الأمنية كلية أمن الحاسب و المعلومات

تاريخ النشر

2013-01-31

دولة النشر

السعودية

عدد الصفحات

8

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الملخص AR

وجود تقنية ويب ٢ في الوقت الحالي في يسمح لمستخدمي الانترنيت التفاعل و التعاون مع بعضهم البعض حيث يمكن للمستخدمين وضع وجهات نظرهم باستخدام وسائط كالمنتديات و مجموعات الحوار و الآراء حول منتج معين و الشبكات الاجتماعية و المدونات و التي تعرف باسم محتوى المستخدمين (User-Generated Content).

لذلك أصبح هناك اهتمام متزايد لتحليل آراء الأشخاص الذين يدلون بآرائهم في محتوى المستخدمين.

عملية تحليل هذه الآراء يدويا يستغرق وقتا طويلا لذلك الخيار الأفضل هو استخدام تقنيات حديثة مثل التنقيب عن الآراء (Opinion Mining) لتحليل الآراء بشكل اتوماتيكي.

هناك عدة أشكال لوضع الآراء من خلال المستخدمين.

معظم أبحاث التنقيب عن الآراء تركز على استخراج معرفة الرأي السلبي أو الإيجابي بشكل مباشر.

استخراج الآراء مستخدمي منتج معين بشكل مباشر هي احد طرق التنقيب عن الآراء، مقارنة المنتجات مع بعضها هي طريقة أخرى.

هذا البحث يناقش مشكلة التعرف على جمل المقارنة في تنقيب الآراء المستخدمة في النص العربي.

عملية المقارنة تركز على استخلاص الآراء من جمل المقارنة و ذلك بمعرفة المنتج الذي يفضله كاتب الرأي مقارنة مع منتج آخر أو أكثر.

هناك بعض الأبحاث في هذا المجال بالنسبة لجمل اللغة الإنجليزية و غيرها من اللغات، و لكن بالنسبة للجمل العربية هذا أول بحث.

عملية التنقيب عن الآراء في جمل المقارنة يمكن تقسيمها إلى ثلاث مهام : المهمة الأول هي التعرف على جمل المقارنة و تمييزها عن الجمل العادية.

في هذا البحث استخدمنا تقنية تعتمد على التصنيف اللغوي و تقنية أخرى تعتمد على تعليم الآلة.

المهمة الثانية هي معرفة نوع جملة المقارنة، و في هذا البحث عملنا على استخراج قواعد عامة لمعرفة نوع جملة المقارنة.

أما المهمة الثالثة فهي استخراج المنتجات و ما يميزها من جمل المقارنة.

الملخص EN

This paper discuses the problem of identifying comparative opinion sentences in Arabic text.

Most works in the field of opinion mining concentrate on extracting knowledge from direct opinions.

Directly mining positive or negative opinions on a product review or its features is only one form of opinion mining; comparing a product review with some other competitive products is another form.

Comparisons focus on mining opinions from comparative sentences, i.e., to determine which entities in products are preferred by its author.

There are some work in this area in English language.

This is the first in Arabic.

Mining from comparative text can be divided into three tasks,.

The first task is to identify comparative statement from non-comparative ones.

In this task, we used method that depends on linguistic classification, where we got f-measure of 63.73 %.

Then we used three machine learning methods where we got better performance which is about 86.63% in the best case.

Finally, for this task, we used combined approach of linguistic and machine learning where we got f-measure of 88.87%.

In the second task we generated a set of rules to characterize three types of comparative statements.

We left the third task for future work.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

الهليس، علاء مصطفى. 2013. تنقيب الآراء في جمل المقارنة العربية. المجلة العربية الدولية للمعلوماتية،مج. 2، ع. 4، ص ص. 21-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-412414

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

الهليس، علاء مصطفى. تنقيب الآراء في جمل المقارنة العربية. المجلة العربية الدولية للمعلوماتية مج. 2، ع. 4 (كانون الثاني 2013)، ص ص. 21-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-412414

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

الهليس، علاء مصطفى. تنقيب الآراء في جمل المقارنة العربية. المجلة العربية الدولية للمعلوماتية. 2013. مج. 2، ع. 4، ص ص. 21-28.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-412414

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

العربية

الملاحظات

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 26

رقم السجل

BIM-412414