![](/images/graphics-bg.png)
A sentiment analysis of adverbs and adjectives
Other Title(s)
تحليل العواطف للظروف و الصفات
Joint Authors
Hashim, Zaynab Ammar
Muhammad, Halah Abd al-Ilah
Mahmud, Lubna Zuhayr
Source
Issue
Vol. 52, Issue 91 (sup) (31 Dec. 2022), pp.173-212, 40 p.
Publisher
University of Mosul College of Arts
Publication Date
2022-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
40
Main Subjects
English Language and Literature
Abstract AR
يهدف البحث إلى تحليل الآراء والعواطف و التقييمات الذاتية و الموضوعية على مستوى الجملة إلى آراء إيجابية وسلبية باستخدام تقنية NLP (معالجة اللغات الطبيعية)، و يهدف البحث أيضا إلى تشخيص قوة الظروف و الصفات أو ما يسمى (ربط الصفة ، الظرف)، و يفترض البحث أن (+1) هو إيجابي و (+2) أو أكثر إيجابية بشدة وأكثر من (1) هو سلبي بشدة بينما (0.0) تعني أن الظرف أو الصفة أو الجملة كافة حيادية، فضلا عن ذلك فإن البحث يوضح المنهجيات الرئيسة لتحليل العواطف و المتضمنة الطرائق الحسابية (طرائق حساب النتائج المتغيرة، تحليل العواطف 2.0.0 ومحلل العواطف MonkeyLearn)، و يناقش البحث نموذجين من نماذج تحليل العواطف (( ,Dobrescu 2011 الذي يتناول المفاهيم الأساسية لتحليل العواطف، أما الأنموذج الثاني فهو القواميس الذهنية للتقييم التي تم استخدامها لاستخلاص "تعابير التقييم" و "مجاميع التقييم" بالاعتماد على نظرية التقييم، و بعد الانتهاء من عملية جمع العينات بدقة خلص الباحثون إلى أن النتيجة الأبرز هي أن الظروف التعزيزية منفردة ليست حاملة للعواطف على أية حال فإن الظروف تقوي المعاني الدلالية للصفات، ووجد الباحثون أيضا أن الصفات أقوى من الظروف في التحليل العاطفي، وأن مصطلحي " القوة" و "التركيز " مميزان جدا في تصنيف القواميس الذهنية التقييمية.
Abstract EN
The current paper presents a sentiment analysis that has been employed to analyst opinions, emotions, evaluations, subjective, objective and appraisal at sentence-level into positive or negative opinion by using NLP (Natural Language Processing).
It deals with identifying the intensity of adverbs, adjectives, or AAC (Adverb Adjective Combination).
It hypothesizes a score of +1 is positive and +2 or more is (strongly positive) and more than -1 is (maximally negative) whereas a score of 0.0 denotes that the adverb, adjective or overall sentence is (neutral).
Furthermore, it clarifies the major procedures of SA including the computational methods "variable scoring" algorithm, "Sentiment Analysis 2.0.0", and "MonkeyLearn Sentiment Analyzer".
It discusses two models of sentiment analysis "Dobrescu, 2011" which investigates the main concepts of SA.
The second model is "Appraisal Lexicons" which has been utilized to extract "appraisal expressions as well as "appraisal groups" based on "Appraisal Theory".
After data analysis has been collected accurately, the researchers have conducted that the most significant conclusions represent that intensifying adverbs alone are not sentiment-laden.
However, adverbs strengthen the semantic conveyed by adjectives.
In addition, the researchers have found that adjectives are stronger than adverbs in sentimental analysis.
The terms "force" and "focus" are very important in classifying appraisal lexicons.
American Psychological Association (APA)
Muhammad, Halah Abd al-Ilah& Mahmud, Lubna Zuhayr& Hashim, Zaynab Ammar. 2022. A sentiment analysis of adverbs and adjectives. Adab al-Rafidayn،Vol. 52, no. 91 (sup), pp.173-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1532679
Modern Language Association (MLA)
Muhammad, Halah Abd al-Ilah…[et al.]. A sentiment analysis of adverbs and adjectives. Adab al-Rafidayn Vol. 52, no. 91 (Supplement) (Dec. 2022), pp.173-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1532679
American Medical Association (AMA)
Muhammad, Halah Abd al-Ilah& Mahmud, Lubna Zuhayr& Hashim, Zaynab Ammar. A sentiment analysis of adverbs and adjectives. Adab al-Rafidayn. 2022. Vol. 52, no. 91 (sup), pp.173-212.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1532679
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p.
Record ID
BIM-1532679