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.
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by Latifah Almu... a las arxiv.org 03-05-2024
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