Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Social Media Sentiment Analysis using Machine Learning and Optimization Techniques.
المؤلف
Abroud,Mahmoud Ali Abd Alraheem.
هيئة الاعداد
باحث / Mahmoud Ali Abd Alraheem Abroud
مشرف / Elsayed Metwaly Badr
مشرف / Mostafa Elsayed Abd Elsalam
مناقش / kamal abd-elraouf eldahshan
مناقش / roushdi mohamed farouk
الموضوع
Sentiment Analysis machien learning Sentiment classifiers (Classification algorithm
تاريخ النشر
2020.
عدد الصفحات
106 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
Artificial Intelligence
تاريخ الإجازة
1/10/2020
مكان الإجازة
جامعة بنها - كلية الحاسبات والمعلومات - حسابات علميه
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 106

from 106

Abstract

تم استخدام المدونات الصغيرة عبر )وسائل الت وصل الاجتماعي( عن طريق الرسائل القصيرة جدًا
للإشارة إلى آ ا رء حول موضوع معين. هناك بعض المدونات الصغيرة الشهيرة ، مثل توتير و الفيس بوك
وما إلى ذلك ، حيث يحظى توتير بأقصى قدر من الاهتمام في مجالات البحوث المتعلقة بالمنتجات ،
وم ا رجعات الأفلام ، والبورصة ، وما إلى ذلك. استمر العمل في تفسير العواطف لفترة طويلة. ومن ثم
اصبح تحليل المعنويات في مجال البحث والتطوير اليوم قضية رئيسية. نظ اً ر لت ا زيد عدد المستخدمين
على مواقع الشبكات الاجتماعية يومًا بعد يوم ، يتم إنشاء كمية هائلة من البيانات في شكل نص وصوت
وفيديو وصور. لذلك فهناك ضرورة لفحص المشاعر كنصوص في شكل رسائل أو منشو ا رت لمعرفة ما
إذا كان الشعور سلبيًا أو إيجابيًا. تقدم هذا الرسالة طريقة مختلطة تجمع بين تحسين سرب الذكاء
وخوارزميات التصنيف. التعلم الآلي الخاضع للإشراف هو البحث عن الخوارزميات التي ترجع إلى
الحالات التي يتم توفيرها خارجيًا لإنتاج فرضيات عامة ، والتي تقوم بعد ذلك بتنبؤات حول الحالات
المستقبلية. وبعبارة أخرى ، فإن الهدف من التعلم تحت الإش ا رف هو بناء نموذج موجز لتوزيع ملصقات
الفصل من حيث مي ا زت التنبؤ. لهذا ، قدمنا نماذج مقارنة بين مختلف تقنيات التعلم الآلي والتحسين
المطبقة على حالة تحليل المشاعر في وسائل التواصل الاجتماعي اعتمدنا نهجين، نهج مبتك ا ر ونهج
التعلم العميق. قدمنا ستة نماذج هجينة ل (ACO + NB) و (PSO + NB) و (ACO + SVM) و
(PSO + SVM) و (GWO + SVM) و (GWO + ELM). نهج مبتك ا ر.
ومن ناحية أخرى ، نهج من خوارزميتين للتعلم العميق باستخدام نموذج الشبكة العصبية
التلافيفية (CNN) والشبكة العصبية المتكررة (RNN) تعتبر النتائج التي يتم استخلاصها باستخدام
التحسين مع المصنفات أكثر كفاءة من استخدام المصنف وحده .تكون هذه الرسالة بشكل رئيسي من خمسة فصول : المقدمة ، وم ا رجعة الأعمال ذات الصلة ، منهجية
البحث ، النتائج والتقييم ، والاستنتاجات والأعمال المستقبلية.
النقاط الرئيسية التي نوقشت في الفصول المذكورة أدناه:
 الفصل الأول )المقدمة( : يقدم مقدمة قصيرة عن تحليل المشاعر باستخدام توتير وخلفية
المشكلة وتحليل الفجوة ومشكلة الأطروحة وأهدافها ومنهجية البحث المستخدمة.
 الفصل الثاني )م ا رجعة الأعمال ذات الصلة(: يعرض هذا الفصل الشبكات الاجتماعية
اولمدونات الصغيرة على شبكة الإنترنت و توتير وتحليل المشاعر اولأعمال ذات الصلة
بالأطروحة .
 الفصل الثالث )منهجية البحث(: يصف هذا الفصل ، المنهجية المستخدمة لتحليل المشاعر من
التغريدات ، و جمع البيانات ، والمعالجة المسبقة ، واستخ ا رج الميزة ، وخوارزمية التصنيف
والتحسين ، وتقييم الأداء.
 الفصل ال ا ربع )النتائج والتقييم(: يقدم هذا الفصل ويحلل النتائج التجريبية وتقييم نهجنا.حيث
نقارن نتائج النماذج المختلفة المطبقة على تحليل المشاعر للبيانات التي تم الحصول عليها من
تويتر بعد تطبيق خوارزمية التصنيف والتحسين.
 الفصل الخامس )الاستنتاجات والعمل المستقبلي(: يناقش الاستنتاجات ويعرض الأعمال
المستقبلية الممكنة.