Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  13990829250829
TI  -  تشخیص عددی قطبیت با کاربست شبکه‌های عمیق بازگشتی و یادگیری بانظارت در نظرکاوی بر روی مرورهای فارسی کاربران حوزه تجارت الکترونیک‌
JO  -  فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  16823745
AU  -  جمشیدی نژاد سپیده
AU  -  احمدی آبکناری فاطمه
AU  -  بیات پیمان
AD  -  دانشگاه آزاد واحد رشت
AD  -  گروه کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه پیام نور، ایران.
AD  -  دانشگاه آزاد واحد رشت
Y1  -  2022
PY  -  2022
VL  -  3
IS  -  19
SP  -  153
EP  -  169
KW  -  پردازش زبان طبیعی
KW  -   تحلیل احساس
KW  -   تشخیص قطبیت جملات
KW  -   تشخیص هرزنظر
KW  -   شبکه‌های عصبی عمیق
KW  -   نظرکاوی
DO  -  
N2  -  نظرکاوی، زیرشاخه‌ای از داده‌کاوی است که به حوزه پردازش زبان طبیعی وابسته بوده و با گسترش تجارت الکترونیکی، به یکی از زمینه‌های محبوب در بازیابی اطلاعات تبدیل شده است. این حوزه بر زیرمجموعه‌های مختلفی مانند تشخیص قطبیت، استخراج جنبه و تشخیص هرزنظر تمرکز دارد. اگرچه وابستگی نهانی بین این زیرمجموعه‌ها وجود دارد اما طراحی یک چارچوب جامع شامل تمامی این موارد، بسیار چالش‌برانگیز است. پژوهش‌های موجود در این حوزه اکثراً بر روی زبان انگلیسی بوده و برای تحلیل احساس، بدون توجه به زیرمجموعه‌های تأثیرگذار، فقط بر روی حالت باینری تمرکز داشته‌اند. همچنین استفاده از یادگیری ماشینی برای دسته‌بندی نظرات بسیار رایج است و در سال‌های اخیر، اغلب پژوهش‌ها از یادگیری عمیق با اهداف متفاوت استفاده کرده‌اند. از آنجا که در ادبیات پژوهشی به چارچوبی جامع با تمرکز بر زیرمجموعه‌های تأثیرگذار کمتر پرداخته شده است، از این رو در مقاله حاضر با استفاده از راهکارهای نظرکاوی و پردازش زبان طبیعی، چارچوب جامع مبتنی بر یادگیری عمیق با نام RSAD که پیشتر توسط نویسندگان این مقاله در حوزه نظرکاوی کاربران فارسی زبان توسعه داده شده بود برای تشخیص قطبیت در دو حالت باینری و غیر باینری جملات با تمرکز بر سطح جنبه بهبود داده شده که تمام زیرمجموعه‌های لازم برای تحلیل احساس را پوشش می‌دهد. مقایسه و ارزیابی RSAD با رویکردهای موجود، نشان‌دهنده استحکام آن است.
UR  - rimag.ir/fa/Article/29052
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/29052
ER  -  
