امروزه بررسی نظرات و عقاید کاربران در بستر اینترنت بخش مهمی از فرآیند تصمیم گیری مردم در رابطه با انتخاب یک محصول یا استفاده از خدمات ارایه شده را شامل می شود. با وجود بستر اینترنت و دسترسی ساده به وبلاگ های مربوط به نظرات در زمینه صنعت گردشگری و هتلداری، منابع غنی و ع چکیده کامل
امروزه بررسی نظرات و عقاید کاربران در بستر اینترنت بخش مهمی از فرآیند تصمیم گیری مردم در رابطه با انتخاب یک محصول یا استفاده از خدمات ارایه شده را شامل می شود. با وجود بستر اینترنت و دسترسی ساده به وبلاگ های مربوط به نظرات در زمینه صنعت گردشگری و هتلداری، منابع غنی و عظیمی از عقاید بصورت متن موجود می باشد که افراد میتوانند از روش های متن کاوی برای کشف عقاید دیگران استفاده کنند. با توجه به اهمیت نظر و عقاید کاربران در صنایع و بویژه صنعت گردشگری و هتلداری، مباحث عقیدهکاوی و تحلیل احساسات و کاوش متون نوشته شده توسط کاربران مورد توجه متصدیان امور قرار گرفته است .
در این مقاله یک روش ترکیبی و جدید بر اساس یک رویکرد رایج در تحلیل احساسات، استفاده از واژگان برای تولید ویژگی هایی برای طبقه بندی بار احساسی نظرات ارائه شده است. بدین صورت که دو روش ساخت فهرست واژگان یکی با استفاده از روش های آماری و دیگری با استفاده از الگوریتم ژنتیکی ارائه شده است. واژگان فوق الذکر با فرهنگ واژگان احساس عمومی و استاندارد لیو بینگ آمیخته می شوند تا دقت طبقه بندی افزایش یابد.
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
با گسترش روزافزون علم و فناوري، تحلیل نظرات کاربران و تعیین نحوه نگرش کاربر به موضوعهاي مختلف به یک امر مهم تبدیل شده است. نظرکاوي فرایند استخراج نگرش افراد از روي نظرات نوشته شده است که در سه سطح سند، جمله و جنبه قابل انجام است. در سطح جنبه، نظر افراد در خصوص جنبههاي م چکیده کامل
با گسترش روزافزون علم و فناوري، تحلیل نظرات کاربران و تعیین نحوه نگرش کاربر به موضوعهاي مختلف به یک امر مهم تبدیل شده است. نظرکاوي فرایند استخراج نگرش افراد از روي نظرات نوشته شده است که در سه سطح سند، جمله و جنبه قابل انجام است. در سطح جنبه، نظر افراد در خصوص جنبههاي مختلف یک موضوع بررسي ميشود. مهمترین زیر بخش نظرکاوي جنبهگرا، استخراج جنبه است که موضوع اصلي این پژوهش ميباشد. در بسیاري از روشهاي ارائه شده براي استخراج جنبه، راه حل مورد نظر نیاز به مجموعه یادگیري اولیه و یا منابع زباني وسیع دارند که تهیه چنین دادههایي بسیار زمانبر و پرهزینه است.
در این مقاله، رویکردي بدون نظارت براي استخراج جنبه مبتني بر مدل موضوعي و بردار کلمات پیشنهاد ميشود که از ایجاد گراف کلمات براي ادغام اطلاعات معنایي و دانش دامنه استفاده ميکند. نتایج ارزیابيها نشان از این دارد که روش پیشنهادي نه تنها باعث بهبود دقت استخراج جنبه در مقایسه با سایر روشهاي پیشین شده است، بلکه تمامي مراحل به صورت خودکار و بدون دخالت کاربر انجام ميشود و بدلیل عدم وابستگي به منابع زباني، در زبانهاي مختلف قابل اجرا ميباشد.
پرونده مقاله