Asset Details
Do you wish to reserve the book?
توظيف تقنيات معالجة اللغة الطبيعية \NLP\ في تحليل المشاعر لآراء القراء باستخدام Orange Data Mining
Hey, we have placed the reservation for you!
By the way, why not check out events that you can attend while you pick your title.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place the reservation. Kindly try again later.
Are you sure you want to remove the book from the shelf?
توظيف تقنيات معالجة اللغة الطبيعية \NLP\ في تحليل المشاعر لآراء القراء باستخدام Orange Data Mining
Do you wish to request the book?
توظيف تقنيات معالجة اللغة الطبيعية \NLP\ في تحليل المشاعر لآراء القراء باستخدام Orange Data Mining
Please be aware that the book you have requested cannot be checked out. If you would like to checkout this book, you can reserve another copy
We have requested the book for you!
Your request is successful and it will be processed during the Library working hours. Please check the status of your request in My Requests.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place your request. Kindly try again later.
Journal Article
توظيف تقنيات معالجة اللغة الطبيعية \NLP\ في تحليل المشاعر لآراء القراء باستخدام Orange Data Mining
2024
Overview
تهدف الدراسة إلى بحث سبل تعزيز الإفادة من تقنيات التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية وأدوات تحليل المشاعر في فهم تفضيلات القراء، وتحليل سلوكهم وآرائهم تجاه مصادر وخدمات المعلومات. وذلك من خلال بناء وتصميم سير عمل (Workflow) قائم على تقنيات التعلم الآلي باستخدام Orange Data Mining لتحليل مراجعات القراء للكتب. واعتمدت الدراسة في تحقيق ذلك على المنهج الوصفي التحليلي. وأجريت الدراسة التطبيقية على مراجعات القراء حول كتب علوم المكتبات والمعلومات في Library thing والتي بلغت (١٦٥٤) مراجعة. وتم استخدام برنامج Orange Data Mining والذي يتكامل مع لغة البرمجة الشهيرة Python، ويدعم العديد من مكتباتها؛ NumPy، NLTK بالإضافة لبعض الخوارزميات الأخرى مثل؛ Vader، (TF-IDF)، (LDA). وتوصلت الدراسة إلى العديد من النتائج أبرزها؛ أن كتاب جاء في المرتبة الأولى من Information Representation and Retrieval in the Digital Age حيث المشاعر الإيجابية حيث سجل مؤشر compound (0.6114). وإن المشاعر الإيجابية هي السائدة في مراجعات القراء للكتب، حيث بلغت (۱۲۸۳) مراجعة إيجابية بما يمثل (77.6%)، في حين بلغ عدد المراجعات السلبية نحو (۲۰۲) مراجعة سلبية، بنسبة (۱۲%) من إجمالي مراجعات القراء. كما أثبتت الدراسة أن نموذج Plutchik يعد هو الأكثر دقة في تصنيف مراجعات وتعليقات القراء وفقا للمشاعر والعواطف التي تعبر عنها، مقارنة بنموذج Ekman. وأوصت الدراسة المكتبات ومؤسسات المعلومات بضرورة التوسع في استثمار تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، في معالجة العديد من القضايا بما يضمن تلبية احتياجات وتوقعات المستفيدين منها. كما أوصت الباحثين بإجراء المزيد من الدراسات المستقبلية البينية بالاشتراك مع المتخصصين في علوم الذكاء الاصطناعي لإعداد خوارزميات مناسبة، وبناء نماذج التعلم الآلي التي تسهم في تطوير وتحسين تجربة المستخدم في المكتبات ومؤسسات المعلومات.
Publisher
جامعة بني سويف - كلية الآداب
Subject
