Abstract Sentiment analys är processen att bestämma en fördefinierad känsla från text skriven på ett naturligt språk med avseende på den enhet som den hänvisar till. Ett antal lexiska resurser finns tillgängliga för att underlätta denna uppgift på engelska. En sådan resurs är SentiWordNet, som tilldelar känslor poäng till ord som finns i det engelska WordNet. I denna tidning presenterar vi en arabisk känsla lexikon som tilldelar känslor poäng till de ord som finns i det arabiska WordNet. Med utgångspunkt från en liten frölista med positiva och negativa ord använde vi halvövervakad inlärning för att sprida poängen i det arabiska WordNet genom att utnyttja synsetrelationerna. Vår algoritm tilldelade en positiv känsla poäng till mer än 800, en negativ poäng till mer än 600 och en neutral poäng till mer än 6000 ord i arabiska WordNet. Lexikonet utvärderades genom att det införlivades i en maskininlärningsbaserad klassificering. Experimenten utfördes på flera arabiska känslakorpora, och vi kunde uppnå en 96% klassificering noggrannhet.
REF skapade en arabisk känsla lexikon som tilldelar känslor poäng till orden i arabiska WordNet med hjälp av en lexikonbaserad metod.
Building an Arabic Sentiment Lexicon Using Semi-supervised Learning
{'venue': None, 'journal': 'Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences archive', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}