Sentiment analysis for Arabic social media news polarity

العناوين الأخرى

تحليل المشاعر و القطبية لمنشورات مواقع التواصل الاجتماعي الإخبارية

مقدم أطروحة جامعية

Kanan, Umran Hassan

مشرف أطروحة جامعية

Kanan, Ghassan

الجامعة

جامعة عمان العربية

الكلية

كلية العلوم الحاسوبية و المعلوماتية

القسم الأكاديمي

قسم علم الحاسوب

دولة الجامعة

الأردن

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2019

الملخص العربي

أصبحت منشورات مواقع التواصل الاجتماعي في نمو متسارع أثناء الآونة الأخيرة.

و لهذا، من الجدير بالذكر أن مواقع التواصل الاجتماعي الإخبارية في العالم العربي باتت ذات أثر كبير على مستخدميه.

و بناء على ذلك، أصبح من المهم تصنيف قطبية تلك المنشورات إلى ثلاث تصنيفات، الإيجابية، و السلبية بالإضافة إلى المحايدة.

و من خلال تحليل قطبية المنشورات تم التوصل إلى دراسة سلوك، و ردود فعل، و مدى قبول و تفاعل مستخدمي مواقع التواصل الاجتماعي لذا، تتطلع هذه الرسالة البحثية إلى جمع البيانات من صفحات مواقع التواصل الاجتماعي الإخبارية و العربية على وجه الخصوص.

كما تهدف الرسالة بدورها إلى بناء و إعداد مجسم يحتوي على البيانات التي تم تصنيفها بطريقة يدوية، و التي سوف تستخدم فيما بعد في عمليات الاختبار و التدريب أيضا، تُعد معالجة اللغات الطبيعية على البيانات التي بين يدينا أمر في غاية الأهمية حيث تسهم معالجة اللغات الطبيعية في جعل الحاسوب قادرا على فهم و معالجة البيانات بكل سهولة و يسر.

تم تطبيق واستخدام خطوات معينة من أجل إجراء معالجة اللغات الطبيعية.

و تعتبر حذف الكلمات الشائعة، و إرجاع الكلمات إلى جذورها الأصلية، و تحويل الكلمات من مرحلة الفقرات إلى مرحلة الكلمات المنفصلة من أبرز الأمثلة على تلك الخطوات يكمن الهدف الرئيسي لهذه الرسالة في بناء مصنفات مثل SVM و NB و KNN، و DT، بالإضافة إلى .RE.

كما تُبنى تلك المصنفات باستخدام البيانات لتدريبها سوف تقاس مدى دقة هذه المصنفات عن طريق أدوات القياس Fl Measure, Recall and precision.

و تنقسم عملية القياس إلى خطوتين تستخدمان آداة الويكا أو WEKA Tool و التي تعتبر مصدرا مفتوحا تتطلع هذه الرسالة بشكل مختصر إلى تصنيف منشورات مواقع التواصل الاجتماعي الإخبارية إلى ثلاث فئات مختلفة ؛ الفئة الإيجابية و السلبية و الحيادية.

و قد حقق المصنف SVM أعلى نسبة من الدقة حيث بلغت 83% مقارنة بجميع المصنفات الأخرى.

الملخص الإنجليزي

Recently, social media posts have rapidly grown.

Arabic social media news posts have a great influence on social media users.

Detecting the news posts polarity (positive, negative, neutral) is very important.

Through identifying the polarity, which can help us to understand and study the behavior, reaction, acceptance, and interaction of the social media users.

In our proposed research, we are planning to collect data from Arabic social media news pages.

The news posts will be the main unit in our dataset.

Also, planning to build a corpus of manually judged data to be used for training and testing.

Applying natural language processing on our data is very crucial since Natural Language Processing helps the computer to understand and easily manipulate data.

Thus, plan to apply Stop Word removal, Stemming, and Normalization.

In our research, we plan to build several classifiers like (Support Vector Machine, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Random frost, and Decision Tree) using our training data set.

To test our accuracy of classifiers, data testing will be used.

These two steps will be done using the open source WEKA tool.

As a result, we plan to categorize the Arabic social media news posts into three different classes and these classes are positive, negative, and neutral.

This research has fairly concluded that SVM has reached the best level of accuracy among other classifiers with a percentage of 83%.

التخصصات الرئيسية

الإعلام و الاتصال

الموضوعات

عدد الصفحات

89

قائمة المحتويات

Table of contents.

Abstract.

Abstract in Arabic.

Chapter One : Introduction.

Chapter Two : Literature review.

Chapter Three : Procedures and methodology.

Chapter Four : Results and analysis.

Chapter Five : Conclusions and future work.

References.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Kanan, Umran Hassan. (2019). Sentiment analysis for Arabic social media news polarity. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Amman Arab University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932348

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Kanan, Umran Hassan. Sentiment analysis for Arabic social media news polarity. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Amman Arab University. (2019).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932348

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Kanan, Umran Hassan. (2019). Sentiment analysis for Arabic social media news polarity. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Amman Arab University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-932348

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-932348