تحليل المشاعر للتغريدات العربية في التعلم الإلكتروني

في هذه الدراسة، نقدم تصميم وتنفيذ تصنيف النصوص العربية فيما يتعلق بآراء طلاب الجامعات من خلال خوارزميات مختلفة مثل آلة دعم المتجهات (SVM) ونايف بايز (NB). الغرض من الدراسة هو تطوير إطار لتحليل "التغريدات" على تويتر على أنها تحمل مشاعر سلبية أو إيجابية أو محايدة في التعليم، أو بعبارة أخرى، لتوضيح العلاقة بين المشاعر المعبر عنها في التغريدات العربية وتجارب تعلم الطلاب في الجامعات. تم إجراء تجربتين، واحدة باستخدام الفصول السلبية والإيجابية فقط والأخرى مع فصل محايد. تظهر النتائج أنه في اللغة العربية، حقق نموذج SVM للمشاعر مع خاصية n-gram دقة أعلى من NB سواء باستخدام الفصول السلبية والإيجابية فقط أو مع الفصل المحايد.