Nyligen, Opinion Mining (OM) får mer uppmärksamhet på grund av överflöd av forum, bloggar, e-handel webbplatser, nyhetsrapporter och ytterligare webbkällor där människor tenderar att uttrycka sina åsikter. Det finns ett antal verk om Sentiment Analysis (SA) studera uppgiften att identifiera polariteten, oavsett om den åsikt som uttrycks i en text är positiv eller negativ om ett visst ämne. Merparten av forskningen är dock inriktad på engelska texter och det finns mycket få resurser för andra språk. I detta arbete presenterar vi en Opinion Corpus för arabiska (OCA) som består av arabiska recensioner extraherade från specialiserade webbsidor relaterade till filmer och filmer som använder detta språk. Dessutom har vi översatt OCA corpus till engelska och genererat EVOCA corpus (Engelska versionen av OCA). I de experiment som utförts i detta arbete har vi använt olika maskininlärningsalgoritmer för att klassificera polariteten i dessa korpora som visar att, även om experimenten med EVOCA är värre än OCA, resultaten är jämförbara med andra engelska experiment, eftersom förlusten av precision på grund av översättningen är mycket liten.
Resultaten visade att de är jämförbara med andra engelska experiment, eftersom förlusten av precision på grund av översättningsprocessen är mycket liten, som kan ses i REF.
Bilingual Experiments with an Arabic-English Corpus for Opinion Mining
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}