Arabisk Sentiment Analysis är ett aktivt forskningsområde nu för tiden. Men det arabiska språket saknar fortfarande tillräckliga språkresurser för att göra det möjligt att analysera känslor. I detta dokument presenterar vi detaljerna för att samla in och bygga en stor uppsättning arabiska tweets. De tekniker som används vid rengöring och förbehandling av de insamlade datamängderna förklaras. En corpus av arabiska tweets annoterade för känsloanalys extraherades från denna datauppsättning. Korpus består huvudsakligen av tweets skrivna på modern standard arabiska och saudiska dialekten. Korpus var manuellt kommenterad för känslor. Annoteringsprocessen förklaras i detalj och utmaningarna under annoteringen lyfts fram. Corpus innehåller 17.573 tweets märkta med fyra etiketter för känslor: positiva, negativa, neutrala och blandade. Utgångsförsök utfördes för att ge referensresultat för framtida arbete.
En liknande ansträngning gjordes för att skapa AraSentiTweet; en känsla corpus av 17,573 tweets skrivna i MSA och i saudisk dialekt REF.
AraSenTi-Tweet: A Corpus for Arabic Sentiment Analysis of Saudi Tweets.
{'venue': 'ACLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}