کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6874309 | 1441158 | 2018 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Deep Recurrent neural network vs. support vector machine for aspect-based sentiment analysis of Arabic hotels' reviews
ترجمه فارسی عنوان
شبکه عصبی فزاینده عمیق در مقابل دستگاه بردار پشتیبانی برای تحلیل احساسات مبتنی بر نظرات بررسی هتل های عربی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر معیار، نظارت بر یادگیری ماشین، بررسی های عربی، یادگیری عمیق،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
In this research, state-of-the-art approaches based on supervised machine learning are presented to address the challenges of aspect-based sentiment analysis (ABSA) of Arabic Hotels' reviews. Two approaches of deep recurrent neural network (RNN) and support vector machine (SVM) are implemented and trained along with lexical, word, syntactic, morphological, and semantic features. The proposed approaches are evaluated using a reference dataset of Arabic Hotels' reviews. Evaluation results show that the SVM approach outperforms the other deep RNN approach in the research investigated tasks (T1: aspect category identification, T2: aspect opinion target expression (OTE) extraction, and T3: aspect sentiment polarity identification). Whereas, when focusing on the execution time required for training and testing the models, the deep RNN execution time was faster, especially for the second task.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Science - Volume 27, July 2018, Pages 386-393
Journal: Journal of Computational Science - Volume 27, July 2018, Pages 386-393
نویسندگان
Mohammad Al-Smadi, Omar Qawasmeh, Mahmoud Al-Ayyoub, Yaser Jararweh, Brij Gupta,