Analyse De Sentiments Dans La Langue Arabe En Utilisant Différentes D'approches
Résumé: Aujourd’hui, la fouille des textes a une grande importance surtout dans des domaines sensibles comme la politique, les réseaux sociaux ont une grande importance dans tout ça, car ils contiennent pleins de textes sur des sujets divers c’est pour cela que l’analyse de sentiment est très importante parce que grâce à elle on obtient une bonne gestion des opinions et on aura l’opinion publique en un temps record. Dans notre travail, nous allons essayer de classifier des opinions à l’aide d’un Dataset fournis par le centre de recherche CERIST en deux classes (Positif/Negatif) pour ce faire on a utilisé deux approches apprentissage automatique ou on a utilisé différents algorithmes comme la régression logistique, du côté apprentissage profond on a utilisé le Simple RNN , LSTM et LSTM Bidirectionnel . Ce qui nous mène à comparer ces différentes approches de classification. Mots clés : Analyse des réseaux sociaux, Analyse des sentiments, Langue Arabe, Apprentissage automatique, Apprentissage profond.
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