تحلیل احساسات زبان فارسی با استفاده از شبکه های عصبی عمیق

چکیده مقاله

پردازش زبان طبیعی یکی از زیر مجموعه های هوش مصنوعی است که به توانایی برنامه کامپیوتری برای فهمیدن زبان انسان به همان شیوه که سخن گفته میشود، اشاره دارد تحلیل احساسات یکی اززمینه های تحقیقاتی پرطرفدارپردازش زبان طبیعی است که به بررسی مسئله شناسایی جهت گیری احساسات افراد می پردازد در دنیای امروز، توسعه چشمگیر استفاده از اینترنت و شبکه های اجتماعی، روزانه تولید حجم انبوهی از داده های متنی را در پی دارد به همین علت، پردازش متون و استخراج اطلاعات مفید و کاربردی از آنها به امری مهم و حیاتی تبدیل شده است بیشتر پژوهش های انجام شده در این حوزه به زبان انگلیسی میباشد و زبان فارسی علیرغم وجود داده های متنی بسیار غنی، به دلیل چالش های موجود، کمتر مورد توجه قرار گرفته است در سالهای اخیر، شبکه های عصبی عمیق به دلیل موفقیت بسیار درانجام کارهای مربوط به پردازش زبان طبیعی به عنوان راه حل موثری برای مسائل متن کاوی مانند دسته بندی اسناد، خلاصه سازی متون و تحلیل احساسات پدیدار شده اند این مقاله برای نخستین بار به تحلیل احساسات نظرات فارسی در شبکه اجتماعی اینستاگرام با استفاده از شبکه های عصبی عمیق پرداخته است هدف این تحقیق، بررسی احساسات و تشخیص قطبیت نظرات افراد با استفاده از سه مدل مختلف شبکه عصبی بازگشتی عمیق شامل: RNN ،LSTM و GRU میباشد نتایج به دست آمده حاکی از آن است که مدل LSTM با دقت 67 درصد بهترین عملکرد را داشته است

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

مهسا حیدری

دانشجوی کارشناسی ارشددانشگاه صنعتی شیراز، شیراز بلوار مدرس،

پیروز شمسی نژاد

هیئت علمی دانشگاه صنعتی شیراز، شیراز بلوار مدرس،

�یدری، مهسا و شمسی نژاد، پیروز،1398،تحلیل احساسات زبان فارسی با استفاده از شبکه های عصبی عمیق،سومین کنفرانس ملی کامپیوتر، فناوری اطلاعات و کاربردهای هوش مصنوعی،اهواز

ارائه‌شده در

مجموعه مقالات چهارمین کنفرانس ملی کامپیوتر، فناوری اطلاعات و کاربردهای هوش مصنوعی15 بهمن 1399 · اهواز