![](/images/graphics-bg.png)
A hybrid method of linguistic and statistical features for Arabic sentiment analysis
العناوين الأخرى
دمج الآليات اللغوية و الإحصائية لتحليل الرأي في اللغة العربية
المؤلفون المشاركون
al-Jumayli, Ahmad Sabah Ahmad
Tayih, Huda Kazim
المصدر
العدد
المجلد 17، العدد 1 (sup) (31 مارس/آذار 2020)، ص ص. 385-390، 6ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية العلوم للبنات
تاريخ النشر
2020-03-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Sentiment analysis refers to the task of identifying polarity of positive and negative for particular text that yield an opinion.
Arabic language has been expanded dramatically in the last decade especially with the emergence of social websites (e.g.
Twitter, Facebook, etc.).
Several studies addressed sentiment analysis for Arabic language using various techniques.
The most efficient techniques according to the literature were the machine learning due to their capabilities to build a training model.
Yet, there is still issues facing the Arabic sentiment analysis using machine learning techniques.
Such issues are related to employing robust features that have the ability to discriminate the polarity of sentiments.
This paper proposes a hybrid method of linguistic and statistical features along with classification methods for Arabic sentiment analysis.
Linguistic features contains stemming and POS tagging, while statistical contains the TF-IDF.
A benchmark dataset of Arabic tweets have been used in the experiments.
In addition, three classifiers have been utilized including SVM, KNN and ME.
Results showed that SVM has outperformed the other classifiers by obtaining an f-score of 72.15%.
This indicates the usefulness of using SVM with the proposed hybrid features.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Jumayli, Ahmad Sabah Ahmad& Tayih, Huda Kazim. 2020. A hybrid method of linguistic and statistical features for Arabic sentiment analysis. Baghdad Science Journal،Vol. 17, no. 1 (sup), pp.385-390.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970047
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Jumayli, Ahmad Sabah Ahmad& Tayih, Huda Kazim. A hybrid method of linguistic and statistical features for Arabic sentiment analysis. Baghdad Science Journal Vol. 17, no. 1 (Supplement) (Mar. 2020), pp.385-390.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970047
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Jumayli, Ahmad Sabah Ahmad& Tayih, Huda Kazim. A hybrid method of linguistic and statistical features for Arabic sentiment analysis. Baghdad Science Journal. 2020. Vol. 17, no. 1 (sup), pp.385-390.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-970047
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 389-390
رقم السجل
BIM-970047
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)