امروزه تحلیل احساسات به عنوان یکی از ارکان اصلی در زمینه های مختلف از جمله مدیریت مالی، بازاریابی، پیش بینی تغییرات اقتصادی درکشورهای مختلف بکار گرفته می شود.
به منظور ساخت یک تحلیل گر احساسات بر مبنای نظرات کاربران در رسانه های اجتماعی، بعد از استخراج ویژگی های مهم چکیده کامل
امروزه تحلیل احساسات به عنوان یکی از ارکان اصلی در زمینه های مختلف از جمله مدیریت مالی، بازاریابی، پیش بینی تغییرات اقتصادی درکشورهای مختلف بکار گرفته می شود.
به منظور ساخت یک تحلیل گر احساسات بر مبنای نظرات کاربران در رسانه های اجتماعی، بعد از استخراج ویژگی های مهم بین کلمات توسط شبکه پیچشی، از شبکه حافظه کوتاه-مدت بلند استفاده می کنیم تا رابطه نهفته در دنبالـه ای از کلمات را کشف و ویژگی های مهم متن را استخراج نماییم. با کشف ویژگی های استخراج شده جدید توسط شبکه برگشتی با حافظه کوتاه-مدت بلند، توانایی مدل پیشنهادی در طبقه بندی ارزش سهام شرکت ها افزایش می یابد و در نهایت به پیش بینی سهام بورس در روز بعد براساس تحلیل احساسات می پردازیم. اﯾﻦ ﭘﮋوﻫﺶ ﺑﺮ اﺳﺎس دادهﻫﺎی ﻣﻘﺎﻟﻪ اﻧﮕﻮﯾﺎن و همکارانش اﻧﺠﺎم ﮔﺮﻓﺘﻪ اﺳﺖ و تنها از اﻃﻼﻋﺎت احساسی ﻣﺮدم در شبکه-ﻫﺎی اجتماعی ﺑﺮای ﭘﯿﺶبینی ﺳﻬﺎم اﺳﺘﻔﺎده می کند. با توجه به اینکه هر یک از پیـام های کاربـران را در 5 کلاس های احساسی طبقه بندی می کنیم، بنابراین این مدل ارزش سهام روز بعد را به دو حالت بالا یا پایین بودن آن می تواند پیش بینی کند. ساختار پیشنهادی شامل 21 لایه شبکه عصبی ژرف و متشکل از شبکه های پیچشی و حافظه کوتاه-مدت بلند است که برای پیش بینی سهام بورس 18 شرکت پیاده سازی شده است. اگرچه برخی مدل های ارائه شده قبل، از تحلیل احساسات به منظور پیش بینی بازار سرمایه بهره گرفته اند، اما از روش های ترکیبی و پیشرفته در شبکه های ژرف با میزان دقت پیش بینی بالا بهره نبرده اند. سنجش نتایج روش پیشنهادی با دیگر مطالعات نشان داده که عملکرد روش پیشنهادی در مقایسه با 8 روش دیگر، بطور قابل ملاحظه ای خوب بوده و در معیار ارزیابی صحت در پیش‌بینی روزانه سهام با بهبود 8/19 درصدی نسبت به مدل شبکه پیچشی ژرف، 5/24 درصدی نسبت به مدل پیشنهادی انگویان و همکاران (2015) و 94/23 درصدی نسبت به مدل پیشنهادی درخشان و همکاران (2019) از روش‌های رقیب پیشی بگیرد.
پرونده مقاله
محبوبیت شبکه های اجتماعی بخصوص توییتر چالش جدیدی را روبروی محققان قرار داده است و آن چیزی نیست جز هرزنامه . روش های گوناگون زیادی برای مقابله با آنها ارائه شده است. بعضی از این روش ها اگرچه در ابتدا کارآمد بودند اما به مرور توسط تولید کنندگان هرزنامه دور زده شدند. در ای چکیده کامل
محبوبیت شبکه های اجتماعی بخصوص توییتر چالش جدیدی را روبروی محققان قرار داده است و آن چیزی نیست جز هرزنامه . روش های گوناگون زیادی برای مقابله با آنها ارائه شده است. بعضی از این روش ها اگرچه در ابتدا کارآمد بودند اما به مرور توسط تولید کنندگان هرزنامه دور زده شدند. در این تحقیق تلاش داریم با استفاده از یکی از جدیدترین روش های تشخیص هرزنامه و ترکیب آن با تحلیل احساسات دقت تشخیص هرزنامه را افزایش دهیم. ما با استفاده از روش تعبیه سازی، کلمات متن توییت را به عنوان ورودی به یک معماری شبکه عصبی پیچشی داده و خروجی تشخیص دهنده متن هرزنامه یا متن عادی خواهد بود. هم زمان با استخراج ویژگی های مناسب در شبکه توییتر و اعمال روش های یادگیری ماشین بر روی آنها تشخیص هرزنامه بودن توییت را بصورت مجزا محاسبه می کنیم. در نهایت خروجی هر دو روش را به یک شبکه پیچشی تلفیقی وارد می کنیم تا خروجی آن تشخیص نهایی هرزنامه یا نرمال بودن متن توییت را تعیین کند. ما در این تحقیق از دو مجموعه داده متعادل و نامتعادل استفاده می کنیم تا تاثیر مدل پیشنهادی را بر روی دو نوع داده بررسی کنیم. نتایج پژوهش نشان دهنده بهبود کارایی روش پیشنهادی در هر دو مجموعه داده می باشد.
پرونده مقاله
تحلیل احساسات یا نظرکاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی است که سعی دارد ماشین و هوش مصنوعی را با احساس و عواطف انسانی آشنا سازد.طعنه کاوی نیز از زیرشاخه های تحلیل احساسات است و هر دو بدنبال تشخیص صحیح احساسات مثبت و منفی نهفته در متن هستند. استفاده از طعنه چکیده کامل
تحلیل احساسات یا نظرکاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی است که سعی دارد ماشین و هوش مصنوعی را با احساس و عواطف انسانی آشنا سازد.طعنه کاوی نیز از زیرشاخه های تحلیل احساسات است و هر دو بدنبال تشخیص صحیح احساسات مثبت و منفی نهفته در متن هستند. استفاده از طعنه در شبکه های اجتماعی بسیار مرسوم است، زیرا به این طریق می-توان انتقاد را با زبان طنز انجام داد. آشکارسازی طعنه در تشخیص درستی قطبش یک نظر، تاثیر به خصوصی دارد و می تواند به فهم متن توسط ماشین کمک کند و منظور نویسنده متن، شفاف تر فهمیده شود. به اين هدف، 8000 توییت فارسی که بر چسب احساس دارند و از لحاظ وجود يا عدم وجود طعنه بررسی شده‌اند، مورد استفاده قرار گرفته است. نوآوری اين پژوهش در استخراج کلمات کلیدی از جملات طعنه دار است که باعث ایجاد طعنه و کنایه شده اند. در اين پژوهش دسته‌بند مجزايي برای شناسايي طعنه در متن طراحی و اموزش داده شده است و سپس خروجی های اين رده‌بند به عنوان ويژگی افزوده در اختيار دسته‌بند شناسايي احساس متن قرار می گيرد. همچنین علاوه بر بقيه کلمات کليدی استخراج شده از متن از شکلک ها و هشتگ های موجود در متن نیز به عنوان ویژگی استفاده شده است. دسته‌بندهای بیز، ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی به عنوان دسته‌بندهای پايه استفاده شده‌اند و در نهايت از ترکيب دسته‌بندها در شناسايي احساس متن استفاده شد. نتايج اين پژوهش نشان می‌دهد که شناسايي طعنه موجود در متن و استفاده از آن در شناسايي احساس دقت نتايج را افزايش می‌دهد.
پرونده مقاله
صنعت بازار خرده‌فروشی از جمله صنایع اثرگذار بر اقتصاد کشورها است که حیات آن وابسته به میزان رضایت و اعتماد مشتریان برای خرید از این بازارها می‌باشد. در چنین شرایطی صنعت بازار خرده‌فروشی در تلاش است تا بر اساس صفحات وب و پلتفرم‌های آنلاین شرایطی را برای ثبت نظرات و تعامل چکیده کامل
صنعت بازار خرده‌فروشی از جمله صنایع اثرگذار بر اقتصاد کشورها است که حیات آن وابسته به میزان رضایت و اعتماد مشتریان برای خرید از این بازارها می‌باشد. در چنین شرایطی صنعت بازار خرده‌فروشی در تلاش است تا بر اساس صفحات وب و پلتفرم‌های آنلاین شرایطی را برای ثبت نظرات و تعامل مشتریان با خرده‌فروشان فراهم آورد. زیرا تحلیل نظرات منتشر شده نه تنها در تعیین میزان رضایت مشتریان بلکه در بهبود و ارتقا محصولات نقش دارند. ازاینرو در سال‌های اخیر تکنیک‌های تحلیل احساسات به منظور تحلیل و خلاصه‌سازی نظرات، مورد توجه پژوهشگران در حوزه‌های مختلف به‌ویژه صنعت بازار خرده‌فروشی قرار گرفته است. ازاینرو در این پژوهش با هدف بهبود در نتایج استخراج ویژگی‌ها از متن نظرات فارسی و افزایش دقت تحلیل احساسات فارسی، یک چارچوب جدید برای تحلیل احساسات در سطح جمله، بر اساس BERT، مدل استخراج ویژگی CNN-BiLSTM و مدل طبقه‌بندی XGBoost پیشنهاد شده است. در نهایت نتایج پژوهش دقت 93.74% را برای طبقه‌بندی احساسات متن نظرات فارسی؛ بر اساس چارچوب پیشنهادی نشان می‌دهد که بر اساس آن می‌توان اذعان داشت، CNN-BiLSTM از جمله روش‌های قدرتمند در استخراج ویژگی‌ها از متن فارسی است که ضمن استخراج دقیق ویژگی‌ها، باعث افزایش دقت تحلیل احساسات فارسی نیز می‌گردد.
پرونده مقاله
