Med utvecklingen och utvecklingen av sociala nätverk, forum, bloggar och onlineförsäljning, ett växande antal araber uttrycker sina åsikter på webben. I den här artikeln studeras ett schema för arabisk känsloklassificering, som utvärderar och upptäcker känslornas polaritet från arabiska recensioner och arabiska sociala medier. Vi undersökte i flera arkitekturer för att bygga en kvalitet neurala ord inbäddningar med hjälp av en 3,4 miljarder ord corpus från en samlat 10 miljarder ord webb-krympta corpus. Dessutom används ett konvolutionellt neuralt nätverk utbildat ovanpå förtränade arabiska ord inbäddningar för känsloklassificering för att utvärdera kvaliteten på dessa ord inbäddningar. Simuleringsresultaten visar att det föreslagna systemet överträffar de befintliga metoderna på 4 av 5 balanserade och obalanserade datauppsättningar.
Dahou m.fl. REF tog upp problemen med ordklassificering och känsloklassificering för arabisk text, särskilt arabiska recensioner, och sociala mediers innehåll, för känsloklassificering.
Word Embeddings and Convolutional Neural Network for Arabic Sentiment Classification
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}