Key points are not available for this paper at this time.
تقدم هذه الدراسة تحقيقًا شاملاً حول تحليل المشاعر في التواصل عبر وسائل التواصل الاجتماعي من خلال دمج تقنيات التعلم العميق مع منهجية معالجة اللغة الطبيعية. الهدف من المشروع هو إنشاء نموذج مطابق يمكن استخدامه في العمليات الاجتماعية الواقعية. سيسمح هذا النموذج بالتح identification الدقيق للمحتوى ذي الصلة الذي يتغير ديناميكيًا والاختيار الفوري لعبارات رئيسية بناءً على البيانات المتاحة. تبني الورقة نموذج تحليل مشاعر الرسائل ونموذج تحليل مشاعر الرسائل متعددة الوسائط، مستكشفة خوارزميات تحليل المشاعر أحادية ومتعددة الوسائط في الشبكات الاجتماعية. تُظهر الدراسة مدى فعاليته في استخراج المشاعر المعقدة من الكتابات على وسائل التواصل الاجتماعي من خلال دمج الشبكات العصبية العميقة المتقدمة - مثل المحولات أو الشبكات العصبية المتكررة - مع تقنيات معالجة اللغة الطبيعية. علاوة على ذلك، تقدم الدراسة نتائج جديرة بالاهتمام، مثل دقة الطلب بنسبة 96.1% للنصوص القصيرة في نماذج التعلم العميق التي تم تحسينها، وتصفية المشاعر للتعليقات الإيجابية والمحايدة والسلبية في بيانات الشبكة الاجتماعية التي حققت النجاح، وتقييم نماذج التشابه الدلالي المتطورة التي تقدم فهمًا شاملاً لأدائها في مهام التصنيف. تقدم هذه العمل معلومات ثاقبة يمكن استخدامها لتحسين نماذج تحليل المشاعر وفائدتها في المهام التي تتعلق بالتشابه الدلالي وتفسير بيانات الشبكات الاجتماعية.
تمت دراسة هذا السؤال بواسطة بريندا وآخرون (الجمعة).