ABSTRACT Sentiment analys (SA) av arabiska tweets är en komplex uppgift på grund av den rika morfologin av arabiska språket och den informella karaktären av språket på Twitter. Tidigare forskning på SA av tweets fokuserade främst på manuellt extrahera funktioner från texten. Nyligen har neurala ord inbäddningar använts som mindre arbetsintensiva representationer än manuell funktionsteknik. De flesta av dessa ord inbäddade modellerar den syntaktiska informationen i ord samtidigt som man ignorerar stämningssammanhanget. I denna artikel föreslår vi att lära sig känslospecifika ord inbäddade från arabiska tweets och använda dem i den arabiska Twitter-känslor klassificering. Dessutom föreslår vi en funktionsensemblemodell av yt- och djupdrag. Ytan funktioner är manuellt extraherade funktioner, och de djupa funktioner är generiska ord inbäddningar och känslor specifika ord inbäddningar. De omfattande experimenten utförs för att testa effektiviteten av ytan och djupa funktioner ensemble, pooling funktioner, inbäddningar storlek, och korsdataset modeller. Den senaste språkrepresentationen modell BERT utvärderas också på uppdrag av SA arabiska tweets. Modellerna utvärderas på tre olika datauppsättningar av arabiska tweets, och de överträffar de tidigare resultaten på alla dessa datauppsättningar med en betydande ökning av F-poäng. De experimentella resultaten visar att: 1) den mest högpresterande modellen är ensemblen av yt- och djupegenskaper och 2) metoden uppnår de senaste resultaten på flera benchmarkingdatauppsättningar. INDEX TERMS Arabisk känsloanalys, arabiska känslor inbäddningar, arabiska tweets, yta och djupa funktioner ensemble.
Därför, Al-Twairesh et al. REF föreslog en funktionsensemblemodell genom att ta hänsyn till ytan och de djupgående egenskaperna.
Surface and Deep Features Ensemble for Sentiment Analysis of Arabic Tweets
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}