Sentiment Analysis of Arabic Tweets on the Great March of Return using Machine Learning
Saad Tareq Daher, Ashraf Y. A. Maghari, Hussam F. Abushawish · 2021
أصبحت منصات المواقع الاجتماعية مثل Twitter و Facebook مصادر قوية لآراء الناس حول الأحداث الكبرى. يستخدم معظم الناس وسائل التواصل الاجتماعي للتعبير عن آرائهم حول مختلف القضايا والأحداث وتطوير معلوماتهم حول مختلف الأحداث الاقتصادية والسياسية والتقنية والاجتماعية المتعلقة بحياتهم. الهدف الرئيسي من هذه الورقة هو تطبيق تقنيات التعلم الآلي لاستخراج آراء المستخدمين العرب من 500 تغريدة عربية حول مسيرات العودة الكبرى في قطاع غزة (احتجاجات حدود غزة) التي تم جمعها على مدى عامين من 2018 إلى 2019. تركز غالبية دراسات تحليل المشاعر (SA) على اللغة الإنجليزية، بينما نادرا ما يتم تغطية اللغات الشائعة الأخرى مثل اللغة العربية. بالإضافة إلى ذلك، نادرا ما توجد قواعد بيانات عربية متاحة للجمهور على الإنترنت. تم استخدام ثلاث قواعد بيانات للاراء العربية لتدريب وتقييم أربع خوارزميات للتعلم الآلي، وهي: Support Vector Machine ، والانحدار اللوجستي (Logistic Regression)، وشجرة القرار (Decision Tree)، والشبكة العصبية. حيث تفوق الانحدار اللوجستي على الخوارزميات الثلاثة الأخرى وكانت نسبة الدقة 83٪. وبتطبيق الانحدار اللوجستي على عينة التغريدات، 85.8٪ من التغريدات عارضت مسيرة العودة الكبرى، بينما أيدتها 14.2٪ من التغريدات.