Die arabische Sentimentanalyse (ASA) wird in einer umfassenden Studie untersucht, die sowohl manuelle als auch automatische Analysen von 133 ASA-Papieren zwischen 2002 und 2020 durchführt. Die Studie identifiziert verschiedene Ansätze, Herausforderungen und Trends in der ASA-Forschung. Es wird deutlich, dass ASA auf verschiedene Bereiche angewendet wird und verschiedene Ansätze wie maschinelles Lernen, lexikonbasierte und hybride Ansätze verwendet. Es wird betont, dass Deep Learning-Methoden wie LSTM eine höhere Genauigkeit bieten können, aber aufgrund begrenzter Korpora nicht immer optimal sind. Die Studie zeigt auch, dass ASA-Tools fehlen und neue Ressourcen wie arabische Tweets-Korpora benötigt werden. Es wird empfohlen, ASA-Tools zu entwickeln, die sowohl in der Industrie als auch in der akademischen Welt eingesetzt werden können.
In eine andere Sprache
aus dem Quellinhalt
arxiv.org
Wichtige Erkenntnisse aus
by Latifah Almu... um arxiv.org 03-05-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.01921.pdfTiefere Fragen