Key points are not available for this paper at this time.
La détection des émotions dans le texte arabe sur les réseaux sociaux a suscité une attention significative en raison de l'utilisation croissante des plateformes de médias sociaux dans le monde arabe. C'est un cas particulier de l'informatique affective qui repose sur des techniques de traitement du langage naturel pour reconnaître les émotions à partir de textes écrits. Cet article fournit une revue complète des différentes approches utilisées pour développer des modèles de détection des émotions dans des données textuelles arabes sur les réseaux sociaux. Les médias sociaux ont un impact substantiel sur les sociétés et ont contribué de manière significative à de nombreux domaines (marketing, systèmes de recommandation, etc.). Les textes en langue arabe sur les sites de réseautage social, sous toutes leurs formes (publications, commentaires, messages, toute autre forme) expriment les sentiments personnels de la personne concernée ; s'ils sont compris correctement, la compréhension du texte écrit sera correcte. La recherche scientifique a récemment augmenté dans ce domaine pour déterminer les sentiments des gens à travers leur écriture de textes. De plus, nous avons souligné l'utilisation des architectures d'apprentissage profond dans l'amélioration des performances des modèles pour différents types de modèles d'apprentissage profond.
Ali et al. (Jeu,) ont étudié cette question.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: