An Innovative Arabic Word Embedding Representation for Enhanced Sentiment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Despite the plethora of data generated on Arabic social media, research dedicated to this language remains comparatively scarce.Sentiment analysis, an extensively studied field in various languages, has seen limited development in Arabic.Existing approaches to Arabic sentiment analysis primarily employ machine learning, wherein word vector representations serve as features for model training.A significant challenge encountered in this approach is the substantial volume and sparsity of the matrix representation, attributable to the extensive vocabulary of the Arabic language.This paper proposes a novel word embedding that amalgamates the Bag of Roots (BoR) technique with Global Vector distributional representations (GloVe).This innovation is inspired by the characteristic of the Arabic language, where it is rare to find two or more words sharing the same root but conveying different sentiments.The impact of this innovative word embedding technique is highlighted through an evaluation using sentiment analysis.This involves the implementation of conventional classifiers, specifically Support Vector Machines (SVM) and Logistic Regression (LR).The results obtained demonstrate promising precision, recall, and F1-score metrics.Additionally, a significant reduction in processing time is observed when compared to other approaches referenced in literature.Thus, this paper contributes to the advancement of Arabic sentiment analysis, offering a potential pathway to overcoming the challenges associated with the large vocabulary and complex structure of the Arabic language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».