Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  1402062844106
TI  -  به کارگیری یادگیری عمیق برای بهبود نتایج تحلیل احساسات نظرات فارسی فروشگاه‌های خرده‌فروشی آنلاین
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -   فروتن  فائزه
AU  -  ربیعی محمد 
AD  -  کاندیدای دکتری
AD  -  استادیار
Y1  -  2023
PY  -  2023
VL  -  57
IS  -  15
SP  -  122
EP  -  137
KW  -  تحلیل احساسات
KW  -   زبان فارسی
KW  -   CNN-BiLSTM
KW  -   BERT
KW  -   بازارخرده‌فروشی
DO  -  
N2  -  صنعت بازار خرده‌فروشی از جمله صنایع اثرگذار بر اقتصاد کشورها است که حیات آن وابسته به میزان رضایت و اعتماد مشتریان برای خرید از این بازارها می‌باشد. در چنین شرایطی صنعت بازار خرده‌فروشی در تلاش است تا بر اساس صفحات وب و پلتفرم‌های آنلاین شرایطی را برای ثبت نظرات و تعامل مشتریان با خرده‌فروشان فراهم آورد. زیرا تحلیل نظرات منتشر شده نه تنها در تعیین میزان رضایت مشتریان بلکه در بهبود و ارتقا محصولات نقش دارند. از‌این‌رو در سال‌های اخیر تکنیک‌های تحلیل احساسات به منظور تحلیل و خلاصه‌سازی نظرات، مورد توجه پژوهشگران در حوزه‌های مختلف به‌ویژه صنعت بازار خرده‌فروشی قرار گرفته است. ازاینرو در این پژوهش با هدف بهبود در نتایج استخراج ویژگی‌ها از متن نظرات فارسی و افزایش دقت تحلیل احساسات فارسی، یک چارچوب جدید برای تحلیل احساسات در سطح جمله، بر اساس BERT، مدل استخراج ویژگی CNN-BiLSTM و مدل طبقه‌بندی XGBoost پیشنهاد شده است. در نهایت نتایج پژوهش دقت 93.74% را برای طبقه‌بندی احساسات متن نظرات فارسی؛ بر اساس چارچوب پیشنهادی نشان می‌دهد که بر اساس آن می‌توان اذعان داشت، CNN-BiLSTM از جمله روش‌های قدرتمند در استخراج ویژگی‌ها از متن فارسی است که ضمن استخراج دقیق ویژگی‌ها، باعث افزایش دقت تحلیل احساسات فارسی نیز می‌گردد.
UR  - rimag.ir/fa/Article/44106
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/44106
ER  -  
