ارائه یک چارچوب تعاملی مبتنی بر یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات متن: مطالعه موردی پیاده سازی با پایتون

تحلیل احساسات متن به عنوان یکی از کاربردهای حیاتی پردازش زبان طبیعی، با چالش هایی مانند وابستگی به دامنه، ابهام زبانی و ماهیت ایستای سیستم های مرسوم روبرو است. این مقاله با هدف غلبه بر محدودیت های موجود، به ارائه و پیاده سازی یک چارچوب تعاملی نوین برای تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین می پردازد. در چارچوب پیشنهادی، کاربران می توانند به طور فعال در فرآیند تحلیل مشارکت کرده، با بررسی و اصلاح نتایج اولیه، بازخورد لازم را به سیستم ارائه دهند. این بازخوردها سپس در یک حلقه یادگیری به کار گرفته می شوند تا مدل به صورت تدریجی و متناسب با نیازهای خاص کاربر بهبود یابد. پیاده سازی عملی این چارچوب با استفاده از زبان پایتون و کتابخانه هایی چون Scikit-learn، TensorFlow و NLTK انجام شده است. سیستم طراحی شده از چندین الگوریتم طبقه بندی و روش استخراج ویژگی پشتیبانی می کند و از طریق یک واسط کاربری تحت وب در دسترس است. ارزیابی های انجام شده بر روی مجموعه داده های واقعی نشان می دهد که رویکرد تعاملی منجر به افزایش متوسط ۷.۸ درصدی دقت در مقایسه با سیستم های غیرتعاملی معادل می شود. این چارچوب گامی مهم در جهت افزایش دقت، انعطاف پذیری و قابلیت اعتماد سیستم های تحلیل احساسات است.

کلیدواژه ها:

تحلیل احساسات متن ، چارچوب تعاملی ، یادگیری ماشین ، پایتون ، الگوریتم