الأربعاء، 11 آب 2021

 اجريت في الساعة التاسعة صباحا في يوم  الاربعاء الموافق 4/8/2021 المناقشة العلمية لطالب الماجستير  محمد وهاب حبيب والموسومة:
"
Improving twitter sentiment analysis using preprocessing techniques with machine learning methods"
"
تحسين تحليل المشاعر على بيانات تويتر باستخدام تقنيات المعالجة المسبقة مع أساليب التعلم الآلي

 مع النمو السريع لشبكات مواقع التواصل الاجتماعي ، أصبح تحليل المشاعر والتنقيب عن الرأي من المواضيع المهمه جدا . تعتبر تويتر منصة تواصل اجتماعية قياسية ، حيث يعبر ملايين الأشخاص عن مشاعرهم بشكل يومي. واحدة من أهم وظائف معالجة اللغة الطبيعية هو تحليل المشاعر، والمعروف أيضًا باسم التنقيب عن الرأي. المستخدمون في هذه المنصات يرسلون يوميا كميات هائله من البيانات (المواد الخام) على شكل نصوص ،مقاطع فيديو ،صور وصوت . باستخدام تحليل المشاعر ، يمكن تحويل هذه البيانات إلى معلومات مفيدة.
في هذه الرسالة ، يتم تحليل البيانات باستخدام منهجية التعلم الآلي لتحديد ما إذا كانت المشاع ايجابية أم سلبية ام محايدة. لتنظيف التغريدات (البيانات) ، يتم استخدام عدة مجموعات من تقنيات المعالجة المسبقة ، ويتم تنفيذ طرق مختلفة لاستخراج الميزات حقيبة الكلمات (BoW) ،  (TF-IDF) ، Word to Vector (Word2Vec) و Document to Vector (Doc2Vec) لاستخراج وتقليل الميزات اللتي سيتم التحليل على اساسها.
تحتوي مجموعة بيانات Sentiment140 على التغريده والصنف الذي تنتمي اليه ، ويتم تنفيذ خوارزميات "التعلم الآلي الخاضع للإشراف" ؛LR , NB  و  SVM . وفقًا لنتائج التجارب ، تفوق "الانحدار اللوجستي"(LR) على جميع النماذج الأخرى مع استخدام أساليب استخراج الميزات (TFIDF و BOW و Word2Vec و Doc2Vec). نظرًا لأن النتائج لم تتحسن بغض النظر عن المحاولات العديدة ، فقد لجأنا إلى تحليل الأخطاء ومن ثم توصلنا إلى استنتاج مفاده أنه من الضروري إعادة تسمية التغريدات في مجموعة البيانات بسبب مشاكل في التسميات القديمة وبالفعل تم تحسين النتائج بنسبة 11٪ عن السابق حيث تبلغ الدقة النهائية 93.9٪.


وتالفت لجنة المناقشة من كل من:

أ.د. بان نديم ذنون /رئيسا
أ.د.  علياء كريم عبد الحسن /عضوا
أ.م.د. سهاد عبد الرحمن يوسف /عضوا
م.د.  زينب نعمة عبدالله/ عضوا ومشرفا