Sammanfattning -Det sociala medienätverk fenomenet leder till en enorm mängd värdefulla data som är tillgänglig online och lätt att få tillgång till. Många användare delar bilder, videor, kommentarer, recensioner, nyheter och åsikter på olika sociala nätverk webbplatser, med Twitter är en av de mest populära. Data som samlas in från Twitter är mycket ostrukturerad, och att extrahera användbar information från tweets är en utmanande uppgift. Twitter har ett stort antal arabiska användare som mestadels postar och skriver sina tweets med det arabiska språket. Även om det har varit en hel del forskning om känsloanalys på engelska, mängden forskningar och dataset på arabiska språket är begränsad. I detta dokument introduceras ett arabiskt språkdataset som handlar om åsikter om hälso- och sjukvårdstjänster och som har samlats in från Twitter. Dokumentet kommer först att beskriva processen för insamling av data från Twitter och även processen för filtrering, förbearbetning och notering av den arabiska texten för att bygga en stor känsla analys dataset på arabiska. Flera maskininlärningsalgoritmer (Naïve Bayes, Support Vector Machine och Logistik Regression) tillsammans med Deep och Convolutional Neural Networks användes i våra experiment av känsloanalys på vår hälsa dataset.
I REF lade författarna fram sina egna SA-datauppsättningar av yttranden om hälso- och sjukvårdstjänster.
Arabic Language Sentiment Analysis on Health Services
{'venue': "Proc. 1st International Workshop on Arabic Script Analysis and Recognition (ASAR '17), pp. 114-118. IEEE, 2017", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}