بهبود تعیین قطبیت جمله در تحلیل احساسات مبتنی بر الگوریتم یادگیری عمیق RNN و LSTM
- سال انتشار: 1401
- محل انتشار: مجله پژوهش های نظری و کاربردی هوش ماشینی، دوره: 1، شماره: 1
- کد COI اختصاصی: JR_ABMIR-1-1_010
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 525
نویسندگان
گروه مهندسی کامپیوتر- واحد یزد- دانشگاه آزاد اسلامی- یزد- ایران
دانشکده فنی و مهندسی، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد یزد
چکیده
امروزه به دلیل وجود حجم انبوه نظرات منتشرشده توسط افراد در فضای مجازی، تحلیل احساسات نقش اساسی را در استخراج اطلاعات بازی می-کند. یکی از تکنیکهای نوین براساس مطالعات انجام شده به منظور تعیین دقیق تر قطبیت جمله در تحلیل احساسات مبتنی بر الگوریتم های یادگیری عمیق است. در این تحقیق به منظور تعیین قطبیت نظرات متنی از الگوریتم یادگیری عمیق LSTM و RNN استفاده شده است تا با بررسی و مقایسه این دو الگوریتم بتوان الگوریتم مناسب برای تحلیل احساسات را انتخاب نمود. همچنین در روش پیشنهادی برای تعیین روابط معنایی بین کلمات از روش تعبیه گذاری کلمات از پیش آموزش داده شده ی Wordtovec استفاده شد تا دقت روش پیشنهادی افزایش یابد. روش پیشنهادی بر روی دو مجموعه داده airline-tweet و IMDB ارزیابی شد. نتایج ارزیابی نشان می دهد که روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده airline-tweet در صورت استفاده از تعبیه گذاری Wordtovec دقت ۷۸/۰ دارد. همچنین روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده IMDB در صورت استفاده از تعبیه گذاری Wordtovec دقت ۸۴/۰ دارد.کلیدواژه ها
تجزیه و تحلیل احساسات, یادگیری عمیق, RNN, LSTM, تعبیه گذاری کلماتاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.