阿拉伯语医疗服务的情感分析

社交媒体网络现象导致了大量有价值的数据在线可用且易于访问。许多用户在不同的社交网站（Twitter 是最受欢迎的之一）上分享图像、视频、评论、评价、新闻和观点。从 Twitter 收集的数据高度非结构化，从推文中提取有用信息是一项具有挑战性的任务。Twitter 有大量阿拉伯语用户，他们大多使用阿拉伯语发布和撰写推文。尽管已有大量关于英语情感分析的研究，但阿拉伯语的研究和数据集数量有限。本文介绍了一个从 Twitter 收集的关于医疗服务观点的阿拉伯语数据集。论文将首先详述从 Twitter 收集数据的过程，以及过滤、预处理和标注阿拉伯文本以构建大型阿拉伯语情感分析数据集的过程。在我们的健康数据集情感分析实验中，使用了几种机器学习算法（朴素贝叶斯、支持向量机和逻辑回归）以及深度神经网络和卷积神经网络。