Mendeley TY _ JOUR ID - 1403081548488 TI - بهبود تحلیل احساسات در متن فارسی براساس ترکیبی از رمزگذار خودکار پشته‌ای و Transformer-BiLSTM-CNN JO - فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران JA - ES LA - fa SN - 2717-0411 AU - Dami Sina AU - ثناگوی محرر محمدعلی AD - واحد تهران غرب، دانشگاه آزاد اسلامی AD - West Tehran Branch, Islamic Azad University AD - West Tehran Branch, Islamic Azad University Y1 - 2025 PY - 2025 VL - 65 IS - 17 SP - EP - KW - تحلیل احساسات KW - استخراج ویژگی KW - تبدیل کننده KW - رمزگذار خودکار پشته‌ای DO - N2 -

با گسترش اینترنت و افزایش ثبت نظرات متنی کاربران درباره رویدادهای مختلف، تحلیل احساسات متنی اهمیت بالایی یافته است، زیرا می‌تواند احساسات مثبت، منفی یا خنثی کاربران را نسبت به موضوعات گوناگون نشان دهد و به شرکت‌ها، سیاست‌گذاران و جامعه، اطلاعات ارزشمندی ارائه دهد. اما تحلیل دستی این حجم از داده‌ها بسیار زمان‌بر و پرهزینه است؛ لذا پژوهشگران به روش‌های خودکار و یادگیری عمیق روی آورده‌اند. این پژوهش با ترکیب رمزگذار خودکار پشته‌ای (SAE) برای استخراج ویژگی‌ها و مدل ترکیبی Transformer-BiLSTM-CNN برای طبقه‌بندی، به بهبود تحلیل احساسات متنی در زبان فارسی پرداخته است. برای پیش‌پردازش داده‌ها نیز از مدل ParsBERT، نسخه فارسی BERT، استفاده شد. این ترکیب در برخی معیارهای ارزیابی مانند دقت، صحت، یادآوری و امتیاز F1، نسبت به مدل‌های مشابه همچون Transformer-BiLSTM-CNN ،SAE-LSTM و CNN عملکرد بهتری داشت و نتایج مطلوبی در مجموعه‌داده‌های نظرات کاربران طاقچه و دیجی‌کالا و توئیت‌های فارسی به دست آمد.

UR - rimag.ir/fa/Article/48488 L1 - rimag.ir/fa/Article/Download/48488 ER -