The impact of natural language preprocessing on big data sentiment analysis
المؤلفون المشاركون
al-Nuaymat, Ghazi
Khidr, Maryam
Ujan, Arafat Atawi
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 16، العدد 3A (s) (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 506-513، 8ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2019-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
The sentiment analysis determines peoples’ opinions, sentiments and emotions by classifying their written text into positive or negative polarity.
The sentiment analysis is important for many critical applications such as decision making and products evaluation.
Social networks are one of the main sources of sentiment analysis.
However, the huge volume of data produced by social networks requires efficient and scalable analysis techniques to be applied.
The MapReduce proved its efficiency and scalability in handling big data, thus attracted many researchers to use the MapReduce as a processing framework.
In this paper, a sentiment analysis method for big data is studied.
The method uses the Naïve Bayes algorithm for classifying texts into positive and negative polarity.
Several linguistic and Natural Language Processing (NLP)preprocessing techniques are applied on a Twitter data set, to study their impact on the accuracy of big data classification.
The preformed experiments indicates that the accuracy of the sentiment analysis is enhanced by 5%, yielding an accuracy of 73% on the Stanford Sentiment data set.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khidr, Maryam& Ujan, Arafat Atawi& al-Nuaymat, Ghazi. 2019. The impact of natural language preprocessing on big data sentiment analysis. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 16, no. 3A (s), pp.506-513.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-931852
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khidr, Maryam…[et al.]. The impact of natural language preprocessing on big data sentiment analysis. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 16, no. 3A (Special issue) (2019), pp.506-513.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-931852
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khidr, Maryam& Ujan, Arafat Atawi& al-Nuaymat, Ghazi. The impact of natural language preprocessing on big data sentiment analysis. The International Arab Journal of Information Technology. 2019. Vol. 16, no. 3A (s), pp.506-513.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-931852
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 511-512
رقم السجل
BIM-931852
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر