A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining ModelsArabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models Name A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models دراسة توصيف بيانات تويتر باللغة العربية مع قياس معياري لأحدث نماذج التنقيب عن الرأي Arap√ßa Twitter veril…ônl…ôrin qarŇüńĪlaŇüdńĪrma √∂yr…ônm…ôsi v…ô ńįstiqam…ôtl…ôrin M…ôlumatńĪ M…ôlumatńĪ M…ôlumatńĪ Modell…ôri Характеризационно проучване на арабските данни в Туитър с сравнителен анализ на съвременните модели за добив на мнения আরবী টুইটারের তথ্যের একটি চিহ্নিত গবেষণা যার সাথে রাষ্ট্র-অফ-আর্ট অপিনিয়ন মিনিং মডেলের জন্য ব্যাংম্যাঙ্কিং করা হয় A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models Proučavanje karakterizacije arapskih Twitter podataka sa pregledom za modele rudarstva stanja umjetnosti Un estudi de caracterització de les dades àrabs de Twitter amb una comparació de models miners d'opinió d'última generació Charakterizační studie arabských dat Twitteru s benchmarkingem pro nejmodernější modely dolování mínění En karakteriseringsundersøgelse af arabiske Twitter-data med en benchmarking for state-of-the-art Opinion Mining modeller Eine Charakterisierungsstudie arabischer Twitter-Daten mit einem Benchmarking für State-of-the-Art Opinion Mining Modelle Μελέτη Χαρακτηρισμού αραβικών δεδομένων με συγκριτική αξιολόγηση για σύγχρονα μοντέλα εξόρυξης γνώμης Un estudio de caracterización de datos árabes de Twitter con una evaluación comparativa para modelos de minería de opinión de última generación Araabia Twitteri andmete iseloomustusuuring koos kaasaegsete arvamuse kaevandamise mudelite võrdlusanalüüsiga یک مطالعه شخصیتسازی از دادههای توئیتر عربی با یک نمونهسازی برای نمونههای ذخیرهسازی نظر State-of-the-Art Arabian Twitter-datan karakterisointitutkimus ja vertailuanalyysi viimeisimpien mielipiteiden louhintamalleille Une étude de caractérisation des données Twitter en arabe avec une analyse comparative pour des modèles d'exploration d'opinion de pointe Staidéar Tréithrithe ar Shonraí Twitter Araibis le Tagarmharcáil do Mhúnlaí Mianadóireachta le Tuairimí Nua-Aimseartha KCharselect unicode block name מחקר אופיינים של נתוני טוויטר ערביים עם סימנים בניסיון למודלים מחקר דעת מצב האומנות स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ओपिनियन माइनिंग मॉडल के लिए एक बेंचमार्किंग के साथ अरबी ट्विटर डेटा का एक लक्षण वर्णन अध्ययन Ispitivanje karakterizacije arapskih Twitter podataka s pregledom za modele rudarstva stanja umjetnosti Arab Twitter adatok jellemzői tanulmánya a legkorszerűbb véleménybányászati modellek referenciamérésével Արաբական Թվիթերի տվյալների հատկանիշների ուսումնասիրությունը, որի օգնությամբ նախատեսված են նախատեսված կարծիքների հանքային մոդելները Sebuah Penelitian Karakterisasi Data Twitter Arab dengan Benchmarking untuk Model Menombongan pendapat negara-seni Uno studio di caratterizzazione dei dati Twitter arabi con un benchmarking per modelli di opinion mining all'avanguardia 最先端のオピニオンマイニングモデルのベンチマークを用いたアラビア語Twitterデータの特徴付け研究 A character Learning of Hebrew Google data with a Bench marking for state-of-the-Art Resolution Minng Modes აპაბური Twitter მონაცემების კონქრამიზაციის სწავლა, რომელიც კონქმარიზაციაციის მოდულების განსაზღვრება Араб Твиттер деректерінің таңбалау зерттеулері, әртүрлі кездерді бақылау үлгілері 아랍 트위터 데이터의 특징화 연구와 가장 선진적인 의견 발굴 모델의 기준 테스트 Arabų Twitter duomenų charakteristikų tyrimas su pažangiausių nuomonių apie kasybos modelius lyginamuoju rodikliu A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models അറബിക്കന് ട്രെയിറ്റര് ഡേറ്റായുള്ള ഒരു കാര്ട്ടേഷന് സ്റ്റേറ്റ്- ഓഫ്- ആര്ട്ടിനിങ്ങ് മോഡലുകള്ക്ക് വേണ്ടി ബ Араб Твиттер өгөгдлийн харилцааны судалгаа нь улс төрийн урлагийн ойлголтын багасгалын загвар Name Studju dwar il-Karatterizzazzjoni tad-Dejta Għarbija fuq Twitter b’Punteġġ ta’ Referenza għall-Mudelli tal-Minjieri tal-Opinjoni tal-Istat tal-Art Een karakteriseringsstudie van Arabische Twitter data met een benchmarking voor state-of-the-art opinion mining modellen Name Badanie charakterystyczne arabskich danych Twittera z porównaniem dla najnowocześniejszych modeli górnictwa opinii Um estudo de caracterização de dados árabes do Twitter com um benchmarking para modelos de mineração de opinião de última geração Un studiu de caracterizare a datelor Twitter arabe cu o analiză de referință pentru modele miniere de opinie de ultimă generație Исследование характеристик арабских данных Twitter с бенчмаркингом для современных моделей интеллектуального анализа данных Name Karakterizacijska študija arabskih Twitter podatkov s primerjalno analizo za najsodobnejše mnenjske rudarske modele A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models Një studim karakterizues i të dhënave arabe të Twitter me një pikëpamje për modelet e minierave të opinionit të shtetit të artit Proučavanje karakterizacije arapskih Twitter podataka sa pregledom za modele rudarstva stanja umjetnosti En karaktäriseringsstudie av arabiska Twitter-data med en benchmarking för state-of-the-art opinion mining modeller Utafiti wa Uhalilishaji wa Taarifa za Kiarabu kwa ajili ya Utoaji wa Mitandao ya Kisanaa Name Arapça Twitter Maglumatynyň Döwletleri Arapça Arapça Arapça Arapça Maglumaty Köçürmek Modelleri Name Name A Kí tự do Nghiên cứu dữ liệu Twitter của Ả rập với điểm chuẩn cho mô hình góp ý bang 阿拉伯Twitter数表究,及最先进者掘模形者准试之
Ramy Baly, Gilbert Badaro, Georges El-Khoury, Rawan Moukalled, Rita Aoun, Hazem Hajj, Wassim El-Hajj, Nizar Habash, Khaled Shaban
Abstract
Opinion mining in Arabic is a challenging task given the rich morphology of the language. The task becomes more challenging when it is applied to Twitter data, which contains additional sources of noise, such as the use of unstandardized dialectal variations, the nonconformation to grammatical rules, the use of Arabizi and code-switching, and the use of non-text objects such as images and URLs to express opinion. In this paper, we perform an analytical study to observe how such linguistic phenomena vary across different Arab regions. This study of Arabic Twitter characterization aims at providing better understanding of Arabic Tweets, and fostering advanced research on the topic. Furthermore, we explore the performance of the two schools of machine learning on Arabic Twitter, namely the feature engineering approach and the deep learning approach. We consider models that have achieved state-of-the-art performance for opinion mining in English. Results highlight the advantages of using deep learning-based models, and confirm the importance of using morphological abstractions to address Arabic’s complex morphology.Abstract
Besonderhede mining in Arabiese is 'n pragtige taak gegee het die ryk morfologie van die taal. Die taak word meer vanskeilig wanneer dit aangepas word na Twitter-data, wat bevat addisionele bronne van geluid, soos die gebruik van onstandaard dialekte veranderinge, die onkonformasie na grammatiese reëls, die gebruik van Arabiese en kode-verander, en die gebruik van non-teks-objekte soos beelde en URLs om besonderhede te uitdruk. In hierdie papier, ons doen 'n analitiese studie om te observer hoe sodanige lingvisse fenomene verskillende is oor verskillende Arabske regione. Hierdie studie van Arabiese Twitter-karakterisering doel om beter verstanding van Arabiese tweets te verskaf, en om gevorderde ondersoek op die onderwerp te verskaf. Ons verondersoek ook die prestasie van die twee skole van masjien leer op Arabiese Twitter, dit is die funksie inženiering toegang en die diep leer toegang. Ons beskou modele wat toestand-van-kunsten-prestasie bereik het vir opisiemining in Engels. Resultate verlig die voordeel van die gebruik van diep leer-gebaseerde modele en bevestig die belangrikheid van die gebruik van morfologiese abstraksies om Arabiese se kompleks morfologie te adres.Abstract
በዐረብኛ ቋንቋ መዘጋጀት የቋንቋው ባለጠጋ ሞፎሎጂ የተሰጠ የውጤት ስራ ነው፡፡ በትዊተር ዳታዎች ላይ በተጠቃሚ ጊዜ፣ እንደተጨማሪው የድምፅ ቋንቋዎች፣ የቋንቋ ቋንቋዎች፣ የgrammatical ሕግ፣ የዓረባዊ እና የኮድ-ለውጥ መጠቀም፣ እና እንደምሳሌ ምስሎች እና URLs ለማስታወቂያ የጽሑፍ አካላት ለመጠቀም እና የጽሑፍ አካባቢዎች ለመጠቀም ይጨምሩታል፡፡ በዚህ ፕሮግራም፣ እንደዚህ ቋንቋዊ አካባቢ አካባቢ ክልሎች እንዴት እንደተለየ እናውቃለን፡፡ ይህ የዐረብኛ ትዊተር ግንኙነት ትዊተር መግለጫ የበለጠ ማስተዋል በአረብኛ ትዊተኞቹን ለማሳመር እና በጉዳዩ ላይ የበለጠ ጥናት ለማሳመር ነው፡፡ በተጨማሪም፣ በአረብኛ ትዊተር ላይ የሁለቱን የመኪና ትምህርት ትምህርት እና ጥልቅ ትምህርት መግለጫ ነው፡፡ በንግግሊዝኛ የልዩ አርእስት ድረ ገጽ የደረሰትን ምሳሌዎች እናስባለን፡፡ ፍጥረቶቹ የጥልቅ ትምህርት ምሳሌዎችን በመጠቀም ጥቅሞችን ያስተካክላሉ፤ እናም የዓረብኛ ተቃውሞ ሞሮፎሎጂ አካባቢ ሞፎሎጂን ለመጠቀም የሚያስፈልገውን ግንኙነት ያረጋግጣሉ፡፡Abstract
يعد التنقيب عن الآراء باللغة العربية مهمة صعبة نظرًا للتشكيل الغني للغة. تصبح المهمة أكثر صعوبة عندما يتم تطبيقها على بيانات تويتر ، والتي تحتوي على مصادر إضافية للضوضاء ، مثل استخدام اختلافات اللهجة غير المعيارية ، وعدم التوافق مع القواعد النحوية ، واستخدام لغة أرابيزي وتبديل الأكواد ، واستخدام لغة غير كائنات نصية مثل الصور وعناوين URL للتعبير عن الرأي. في هذه الورقة ، نجري دراسة تحليلية لملاحظة كيف تختلف هذه الظواهر اللغوية عبر المناطق العربية المختلفة. تهدف هذه الدراسة لتوصيف تويتر العربي إلى توفير فهم أفضل للتغريدات العربية ، وتعزيز البحث المتقدم حول هذا الموضوع. علاوة على ذلك ، نستكشف أداء مدرستي التعلم الآلي على تويتر باللغة العربية ، وهما نهج هندسة الميزات ونهج التعلم العميق. نحن نأخذ بعين الاعتبار النماذج التي حققت أداءً متطورًا للتنقيب عن الرأي باللغة الإنجليزية. تسلط النتائج الضوء على مزايا استخدام النماذج القائمة على التعلم العميق ، وتؤكد أهمية استخدام التجريدات الصرفية لمعالجة التشكل العربي المعقد.Abstract
Arapçalıq məlumatı dilin zengin morfolojisini verilən çətin bir işdir. Tövrat verilənlərə istifadə edildiyi zaman, bu işin başqa səs mənbələri barəsində daha çətin olacaq, bənzər tərzinməmiş dialektal dəyişikliklərin istifadəsi, grammatik qaydalarına uyğulanmaq, ərəbi və kodu dəyişdirmək istifadəsi və fikirləri ifadə etmək üçün şəkillərin və URLların istifadəsi kimi mətn olmayan şeylərin istifadəsi. Bu kağızda, bu dil parçalarının farklı ərəb bölgelerində necə dəyişikliyini görmək üçün analitik təhsil etdik. Arapçalıq Twitter karakterizasyonunun bu təcrübəsi arapçalıq twetlərini daha yaxşı anlamaq və bu məsələdən ötrü mükəmməl təcrübələri artırmaq məqsədilədir. Daha sonra, ərəb Twitterində maşın öyrənməsi üçün iki məktəblərinin performansını keşfetirik, bu da özellik inženjeri tərzini və derin öyrənmə tərzini. İngilizce fikirləşmək üçün müəyyən edilən modelləri qəbul edirik. Sonuçları derin öyrənmə tabanlı modelləri istifadə etmək və ərəbcə kompleks morfolojisini çəkmək üçün morfolojik abstraksiyonlarını istifadə etmək üçün çoxluğunu təsdiqləyir.Abstract
Изваждането на мнения на арабски е предизвикателна задача предвид богатата морфология на езика. Задачата става по-трудна, когато се прилага към данни в Туитър, които съдържат допълнителни източници на шум, като използването на нестандартизирани диалектални вариации, несъответствието с граматическите правила, използването на арабици и превключване на кодове, както и използването на нетekstови обекти като изображения и адреси за изразяване на мнение. В настоящата статия правим аналитично проучване, за да наблюдаваме как такива лингвистични явления се различават в различните арабски региони. Това изследване на арабската характеристика има за цел да осигури по-добро разбиране на арабските туитове и насърчаване на напреднали изследвания по темата. Освен това, ние изследваме ефективността на двете училища за машинно обучение в арабски Туитър, а именно подхода за инженеринг на функциите и подхода за дълбоко обучение. Разглеждаме модели, които са постигнали най-съвременно представяне в областта на общественото мнение на английски език. Резултатите подчертават предимствата на използването на модели, базирани на дълбоко обучение, и потвърждават значението на използването на морфологични абстракции за справяне със сложната морфология на арабския език.Abstract
আরবী ভাষায় অফিনিয়ন মিনিং একটি চ্যালেঞ্জ কাজ, যা ভাষার সমৃদ্ধ মরোফোলজিতে দেয়া হয়েছে। টুইটারের তথ্য প্রয়োগ করার সময় এই কাজ আরো চ্যালেঞ্জ হয়ে যায়, যার মধ্যে আরো কণ্ঠস্বর রয়েছে, যেমন অস্বাভাবিক ভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন ব্যবহার, গ্রামাটিক্যাল নিয়ম, আরবী এবং কোড-পরিবর্তনের ব্যবহার এবং মতামত প্রক এই কাগজটিতে আমরা একটি বিশ্লেষণীয় গবেষণা শুরু করি যাতে দেখতে পারি কিভাবে এই ভাষার ভাষার বিভিন্ন আরব অঞ্চলের বিভিন্ন ভা This study of Arabic Twitter characterization aims at providing better understanding of Arabic Tweets, and fostering advanced research on the topic. এছাড়াও, আমরা আরবী টুইটারে মেশিন শিক্ষা দুটি স্কুলের কার্যক্রম অনুসন্ধান করি, যার মধ্যে বৈশিষ্ট্যাবলী প্রকৌশল এবং গভীর শিক্ষা আমরা বিবেচনা করি যে মডেল যারা ইংরেজি ভাষায় মতামত খনি করার জন্য শিল্পের অবস্থা অর্জন করেছে। ফলাফল তুলে ধরেছে গভীর শিক্ষা ভিত্তিক মডেল ব্যবহারের সুবিধা এবং আরবীর জটিল মোরফোলজিতে ব্যবহার করার গুরুত্ব নিশ্চিত করেছে।Abstract
སྐད་ཡིག་གི་ནང་དུ་བསམ་བློ་གཏོང་ནི་དཀའ་ངལ་ཆེན་པོ་ཞིག་རེད། The task becomes more challenging when it is applied to Twitter data, which contains additional sources of noise, such as the use of unstandardized dialectal variations, the nonconformation to grammatical rules, the use of Arabizi and code-switching, and the use of non-text objects such as images and URLs to express opinion. ཤོག་བུ་འདིའི་ནང་དུ་འུ་ཅག་གིས་སྐད་རིགས་སྣང་མེད་པར་འགྱུར་བའི་གླེང་སྒྲུང་ཞིག་བྱས་པ་ལས་ལྟ་རྟོག་འདོད། ཨ་རབ་ཀྱི་ཌིས་ཌིར་གྱི་ཁྱད་ཆོས་རྟགས་ཀྱི་དམིགས་ཡུལ་འདིས་عرབ་གྱི་Tweets་ལ་རྒྱས་བཤད་ཀྱི་རྐྱེན་ཡོད། We explore the performance of the two schools of machine learning on Arabic Twitter, namely the feature engineering approach and the deep learning approach. ང་ཚོས་དབྱིན་ཡིག་ནང་ལས་སྔོན་འཆར་བྱེད་པའི་མིག་གཟུགས་རིས་དང་། Results highlight the advantages of using deep learning-based models, and confirm the importance of using morphological abstractions to address Arabic's complex morphology.Abstract
Miniranje mišljenja na arapskom je izazovan zadatak s obzirom na bogatu morfologiju jezika. Taj zadatak postaje još izazovniji kada se primjenjuje na podatke o Twitter-u, koji sadrži dodatne izvore buke, poput uporabe neostandardnih dijalektnih varijacija, neokonformacije gramatičkim pravilima, korištenja arapskih i prebacivanja kodova, i korištenja objekata bez teksta poput slika i URL-a kako bi izrazili mišljenje. U ovom papiru obavljamo analitičku studiju kako bi posmatrali kako se takvi jezički fenomeni razlikuju u različitim arapskim regijama. Ova studija o karakteriziranju arapskih Twitter-a cilja je pružati bolje razumijevanje arapskih Tweets-a i poticanje naprednih istraživanja o temi. Osim toga, istražujemo učenje dvije škole strojnog učenja na arapskom Twitter, a to je pristup inženjerstva i duboki pristup učenja. Razmišljamo o modelima koji su postigli predstavu umjetnosti za rudarstvo mišljenja na engleskom jeziku. Rezultati naglašavaju prednosti korištenja dubokih modela na osnovu učenja i potvrđuju važnost korištenja morfoloških apstrakcija kako bi se riješila složena morfologija arapske.Abstract
La mineria d'opinió en àrab és una tasca difícil, dada la morfologia rica del llenguatge. La tasca esdevé més desafiadora quan s'aplica a les dades de Twitter, que conté fonts adicionals de soroll, com l'ús de variacions dialectals no normalitzades, la no conformitat amb les regles gramàtiques, l'ús d'arabizi i canvi de codi, i l'ús d'objectes no textuals com imatges i URL per expressar opinió. En aquest article, fem un estudi analític per observar com aquests fenomens lingüístics varien entre les diferents regions àrabs. This study of Arabic Twitter characterization aims at providing better understanding of Arabic Tweets, and fostering advanced research on the topic. Furthermore, we explore the performance of the two schools of machine learning on Arabic Twitter, namely the feature engineering approach and the deep learning approach. Considerem models que han aconseguit la millor actuació de la mineria d'opinió en anglès. Els resultats destaquen les avantatges d'utilitzar models basats en l'aprenentatge profund i confirman la importància d'utilitzar abstraccions morfològiques per abordar la morfologia complexa de l'àrab.Abstract
Těžba mínění v arabštině je náročným úkolem vzhledem k bohaté morfologii jazyka. Tento úkol se stává náročnější, když je aplikován na data Twitteru, která obsahují další zdroje šumu, jako je použití nestandardních dialektálních variací, nesoulad s gramatickými pravidly, použití Arabizi a přepínání kódu a použití netextových objektů, jako jsou obrázky a URL k vyjádření názoru. V tomto článku provádíme analytickou studii, která sleduje, jak se tyto jazykové jevy liší v různých arabských regionech. Tato studie charakterizace arabského Twitteru si klade za cíl poskytnout lepší porozumění arabským tweetům a podpořit pokročilý výzkum na toto téma. Dále zkoumáme výkonnost obou škol strojového učení na arabském Twitteru, konkrétně přístup funkčního inženýrství a přístup hlubokého učení. Zvažujeme modely, které dosáhly nejmodernějšího výkonu pro dolování opinion mining v angličtině. Výsledky zdůrazňují výhody použití modelů založených na hlubokém učení a potvrzují význam použití morfologických abstrakcí pro řešení složité morfologie arabštiny.Abstract
Opinion mining på arabisk er en udfordrende opgave i betragtning af sprogets rige morfologi. Opgaven bliver mere udfordrende, når den anvendes på Twitter-data, som indeholder yderligere støjkilder, såsom brug af ustandariserede dialektiske variationer, ikke-overensstemmelse med grammatiske regler, brug af arabizi og kodeskift og brug af ikke-tekstobjekter såsom billeder og webadresser til at udtrykke mening. I denne artikel udfører vi en analytisk undersøgelse for at observere, hvordan sådanne sproglige fænomener varierer på tværs af forskellige arabiske regioner. Denne undersøgelse af arabisk Twitter karakterisering sigter mod at give bedre forståelse af arabiske tweets og fremme avanceret forskning om emnet. Desuden undersøger vi resultaterne af de to skoler for maskinlæring på arabisk Twitter, nemlig feature engineering tilgang og deep learning tilgang. Vi overvejer modeller, der har opnået state-of-the-art performance til opinion mining på engelsk. Resultaterne fremhæver fordelene ved at bruge deep learning-baserede modeller og bekræfter vigtigheden af at bruge morfologiske abstraktioner til at adressere arabisk komplekse morfologi.Abstract
Opinion Mining auf Arabisch ist angesichts der reichen Morphologie der Sprache eine herausfordernde Aufgabe. Die Aufgabe wird schwieriger, wenn sie auf Twitter-Daten angewendet wird, die zusätzliche Rauschquellen enthalten, wie die Verwendung von nicht standardisierten dialektalen Variationen, die Nichtkonformität mit grammatischen Regeln, die Verwendung von Arabizi und Code-Switching sowie die Verwendung von Nicht-Text-Objekten wie Bildern und URLs zur Meinungsäußerung. In dieser Arbeit führen wir eine analytische Studie durch, um zu beobachten, wie sich solche sprachlichen Phänomene in verschiedenen arabischen Regionen unterscheiden. Diese Studie zur arabischen Twitter-Charakterisierung zielt darauf ab, ein besseres Verständnis arabischer Tweets zu vermitteln und fortgeschrittene Forschung zu diesem Thema zu fördern. Darüber hinaus untersuchen wir die Leistung der beiden Schulen des maschinellen Lernens auf Arabisch Twitter, nämlich den Feature Engineering Ansatz und den Deep Learning Ansatz. Wir betrachten Modelle, die State-of-the-Art Performance für Opinion Mining in englischer Sprache erreicht haben. Die Ergebnisse verdeutlichen die Vorteile des Einsatzes von Deep Learning-basierten Modellen und bestätigen die Bedeutung morphologischer Abstraktionen, um die komplexe Morphologie des Arabischen zu adressieren.Abstract
Η εξόρυξη γνώμης στα αραβικά είναι ένα δύσκολο έργο δεδομένης της πλούσιας μορφολογίας της γλώσσας. Το έργο γίνεται πιο δύσκολο όταν εφαρμόζεται στα δεδομένα του Twitter, τα οποία περιέχουν πρόσθετες πηγές θορύβου, όπως η χρήση μη τυποποιημένων διαλεκτικών παραλλαγών, η μη συμμόρφωση με γραμματικούς κανόνες, η χρήση και εναλλαγή κώδικα και η χρήση αντικειμένων μη κειμένου, όπως εικόνες και διευθύνσεις για να εκφράσει γνώμη. Στην παρούσα εργασία, διεξάγουμε μια αναλυτική μελέτη για να παρατηρήσουμε πώς αυτά τα γλωσσικά φαινόμενα διαφέρουν σε διαφορετικές αραβικές περιοχές. Αυτή η μελέτη του αραβικού χαρακτηρισμού στοχεύει στην παροχή καλύτερης κατανόησης των αραβικών και στην προώθηση προηγμένης έρευνας στο θέμα. Επιπλέον, διερευνούμε τις επιδόσεις των δύο σχολών μηχανικής μάθησης στο αραβικό Twitter, συγκεκριμένα την προσέγγιση μηχανικής λειτουργίας και την προσέγγιση βαθιάς μάθησης. Εξετάζουμε μοντέλα που έχουν επιτύχει υπερσύγχρονες επιδόσεις για την εξόρυξη γνώμης στα αγγλικά. Τα αποτελέσματα αναδεικνύουν τα πλεονεκτήματα της χρήσης μοντέλων βασισμένων στη βαθιά μάθηση και επιβεβαιώνουν τη σημασία της χρήσης μορφολογικών αφηγήσεων για την αντιμετώπιση της σύνθετης μορφολογίας των αραβικών.Abstract
La minería de opinión en árabe es una tarea desafiante dada la rica morfología del idioma. La tarea se vuelve más difícil cuando se aplica a los datos de Twitter, que contienen fuentes adicionales de ruido, como el uso de variaciones dialectales no estandarizadas, la no conformidad con las reglas gramaticales, el uso de Arabizi y el cambio de código, y el uso de objetos no textuales como imágenes y URL para expresar opinión. En este artículo, realizamos un estudio analítico para observar cómo estos fenómenos lingüísticos varían entre las diferentes regiones árabes. Este estudio sobre la caracterización de Twitter en árabe tiene como objetivo proporcionar una mejor comprensión de los tuits árabes y fomentar la investigación avanzada sobre el tema. Además, exploramos el rendimiento de las dos escuelas de aprendizaje automático en Twitter árabe, a saber, el enfoque de ingeniería de funciones y el enfoque de aprendizaje profundo. Consideramos modelos que han alcanzado un rendimiento de vanguardia para la minería de opinión en inglés. Los resultados destacan las ventajas de utilizar modelos basados en el aprendizaje profundo y confirman la importancia de utilizar abstracciones morfológicas para abordar la compleja morfología del árabe.Abstract
Arvamuste kaevandamine araabia keeles on keele rikkaliku morfoloogia tõttu keeruline ülesanne. Ülesanne muutub keerulisemaks, kui seda rakendatakse Twitteri andmetele, mis sisaldavad täiendavaid müra allikaid, nagu näiteks ebastandardsete dialektiliste variatsioonide kasutamine, grammatiliste reeglite mittevastavus, arabizi kasutamine ja koodi vahetamine ning mittetekstiliste objektide, näiteks piltide ja URL-ide kasutamine arvamuse väljendamiseks. Käesolevas töös teeme analüütilise uuringu, et jälgida, kuidas sellised keelelised nähtused erinevad Araabia piirkondades. Selle araabia Twitteri iseloomustamise uuringu eesmärk on pakkuda paremat arusaamist araabia tweetidest ja edendada kõrgetasemelisi uuringuid teemal. Lisaks uurime kahe masinõppe kooli tulemuslikkust araabia Twitteris, nimelt funktsioonide inseneri lähenemisviisi ja sügavõppe lähenemisviisi. Arvestame mudeleid, mis on saavutanud kaasaegse tulemuse arvamuse kaevandamisel inglise keeles. Tulemused rõhutavad sügavõppel põhinevate mudelite kasutamise eeliseid ja kinnitavad morfoloogiliste abstraktsioonide kasutamise tähtsust araabia keerulise morfoloogia käsitlemiseks.Abstract
توجه به زبان عربی یک کار مشکل است که به عنوان مورفولوژی ثروتمند زبان داده می شود. وظیفه هنگامی که به دادههای توئیتر کاربرد میشود، سختتر میشود، که منبعهای غیر متفاوت صدا را شامل میشود، مانند استفاده از تغییرات دیالکتی غیر معمولی، تغییر قانون گراماتیکی، استفاده از عربی و تغییر کد، و استفاده از objektهای غیر متن مانند تصاویر و URLs برای تو در این کاغذ، ما یک مطالعه تحلیل انجام میدهیم تا ببینیم چگونه این پدیدههای زبانشناسی در منطقههای مختلف عربی تغییر میکنند. این مطالعه توئیتر عربی را هدف میدهد که درک بهتر از توئیت عربی باشد، و تحقیقات پیشرفت بر این موضوع را تحویل دهد. به علاوه، ما عملکرد دو مدرسه یادگیری ماشین در توئیتر عربی را تحقیق می کنیم، یعنی روش مهندسی ویژگی و روش یادگیری عمیق. ما مدلها را به نظر میگیریم که اجرای ایالت هنری برای خریدن نظر در انگلیسی به دست آوردهاند. نتیجهها فایدههای استفاده از مدلهای عمیق یادگیری را مشخص میکنند و اهمیت استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده از استفاده ازAbstract
Mielipiteen louhinta arabiaksi on haastava tehtävä, kun otetaan huomioon kielen monipuolinen morfologia. Tehtävästä tulee haastavampaa, kun sitä sovelletaan Twitterin dataan, joka sisältää muita melulähteitä, kuten epästandardien dialektisten variaatioiden käyttö, kieliopillisten sääntöjen noudattamatta jättäminen, arabizin käyttö ja koodinvaihto sekä muiden kuin tekstiobjektien, kuten kuvien ja URL-osoitteiden käyttö mielipiteen ilmaisemiseen. Tässä työssä teemme analyyttisen tutkimuksen havainnoimaan, miten kielelliset ilmiöt vaihtelevat eri arabialueilla. Tämän arabian Twitter-karakterisoinnin tutkimuksen tavoitteena on parantaa arabian twiittien ymmärtämistä ja edistää alan edistynyttä tutkimusta. Lisäksi tutkimme kahden koneoppimisen oppilaitoksen suorituskykyä arabian Twitterissä, nimittäin ominaisuussuunnittelun lähestymistapaa ja syväoppimisen lähestymistapaa. Tarkastelemme malleja, jotka ovat saavuttaneet huipputason suorituskyvyn mielipiteenkaivauksessa englanniksi. Tulokset korostavat syväoppimiseen perustuvien mallien käytön etuja ja vahvistavat morfologisten abstraktioiden merkityksen arabian monimutkaisen morfologian käsittelemiseksi.Abstract
La recherche d'opinions en arabe est une tâche difficile compte tenu de la riche morphologie de la langue. La tâche devient plus difficile lorsqu'elle est appliquée aux données Twitter, qui contiennent des sources supplémentaires de bruit, telles que l'utilisation de variations dialectales non normalisées, la non-conformité aux règles grammaticales, l'utilisation d'Arabizi et de changement de code, et l'utilisation d'objets non textuels tels que des images et des URL vers exprimer son opinion. Dans cet article, nous effectuons une étude analytique afin d'observer comment ces phénomènes linguistiques varient d'une région arabe à l'autre. Cette étude sur la caractérisation de Twitter en arabe vise à fournir une meilleure compréhension des Tweets en arabe et à favoriser la recherche avancée sur le sujet. En outre, nous explorons les performances des deux écoles d'apprentissage automatique sur Twitter en arabe, à savoir l'approche de l'ingénierie des fonctionnalités et l'approche du deep learning. Nous considérons des modèles qui ont atteint des performances de pointe pour l'exploration d'opinions en anglais. Les résultats mettent en évidence les avantages de l'utilisation de modèles basés sur le deep learning et confirment l'importance d'utiliser des abstractions morphologiques pour aborder la morphologie complexe de l'arabe.Abstract
Is tasc dúshlánach é mianadóireacht tuairimí san Araibis i bhfianaise mhoirfeolaíocht shaibhir na teanga. Éiríonn an tasc níos dúshlánaí nuair a chuirtear i bhfeidhm é ar shonraí Twitter, ina bhfuil foinsí breise torainn, mar úsáid éagsúlachtaí canúintí neamhchaighdeánaithe, neamhchomhréiteach le rialacha gramadaí, úsáid Arabizi agus malartú cóid, agus úsáid neamh-chomhréir. rudaí téacs ar nós íomhánna agus URLanna chun tuairim a chur in iúl. Sa pháipéar seo, déanaimid staidéar anailíse chun breathnú ar an gcaoi a n-athraíonn feiniméin teanga den sórt sin thar réigiúin Arabacha éagsúla. Tá sé mar aidhm ag an staidéar seo ar thréithriú Araibis Twitter tuiscint níos fearr a sholáthar ar Tweetanna Araibis, agus ardtaighde ar an ábhar a chothú. Ina theannta sin, déanaimid iniúchadh ar fheidhmíocht an dá scoil meaisínfhoghlama ar Araibis Twitter, is é sin an cur chuige gné-innealtóireachta agus an cur chuige domhainfhoghlama. Breithnímid samhlacha a bhfuil feidhmíocht úrscothach bainte amach acu do mhianadóireacht tuairimí i mBéarla. Aibhsíonn torthaí na buntáistí a bhaineann le húsáid mhúnlaí domhainfhoghlama, agus deimhníonn siad an tábhacht a bhaineann le hastarraingtí moirfeolaíocha a úsáid chun aghaidh a thabhairt ar mhoirfeolaíocht chasta na hAraibe.Abstract
Maintainer managi a harshe na Larabci yana wani aiki mai tsõratarwa wanda aka bai wa matalauci na harshen. Kayan aiki yana kasa ƙaranci idan an yi amfani da shi zuwa data na Twitter, wanda ke da wasu sources wa sauti, kamar misãlin matuƙar wa buƙata da ba'a saɓa ba, kuma babu mai daidaita wa sharuɗun grammati, amfani da abun arabu da musamman-kode, da amfani da abun-matsayi kamar zane da URLs dõmin ya bayyana vieni. Ga wannan takardan, Munã tafiyar wani littafa mai analyki dõmin Mu ga yadda misãlan lugha za'a sãɓã a tsakanin arabu. Wannan littãfin karatun na Larabci na ƙayyade Twitter, yana aimar a bãyar da mafiya fahimta ga Twitter na Larabci, kuma ta ƙara tafinin da aka gabata a kan madaidaita. Furan haka, tuna karatun mafarin biyu masu kara a kan arabu na Twitter, kamar misalin muhimmada masu aikin injini da matsayin ta ƙari. Tuna ƙaddara misãlai da suka sami mazaunin-muhimmin-sananni zuwa Ingiriya. Matamakon ta ƙayyade amfani da amfani da misãlai masu ƙaranci a cikin salon da aka karanta, kuma yana tabbatar da muhimu da za'a yi amfani da misãlai na morfologi dõmin ya yi magana ga mutfologi na Larabci.Abstract
מכירת דעות בערבית היא משימה מאתגרת בהתחשב במורפולוגיה העשירה של השפה. The task becomes more challenging when it is applied to Twitter data, which contains additional sources of noise, such as the use of unstandardized dialectal variations, the nonconformation to grammatical rules, the use of Arabizi and code-switching, and the use of non-text objects such as images and URLs to express opinion. בעיתון הזה, אנחנו מבצעים מחקר אנליטי כדי לצפות איך תופעות שפתיים כאלה שונות ברחבי אזורים ערבים שונים. המחקר הזה על אופיינת טוויטר ערבית מכוון לספק הבנה טובה יותר של טוויטרים ערביים, ולעודד מחקר מתקדם על הנושא. חוץ מזה, אנו חוקרים את ההופעה של שני בתי הספר ללמוד מכונות בטוויטר הערבי, כלומר גישת הנדסה המיוחדת והגישה ללמוד עמוק. אנחנו שוקלים דוגמנים שהצליחו להשיג ביצועים חדשים למכרת דעות באנגלית. התוצאות מזכירות את היתרונות של השימוש במודלים עמוקים מבוססים על למידה, ואושרות את חשיבות השימוש באסטרקטיות מורפולוגיות כדי להתמודד עם המורפולוגיה המורכבת של ערבית.Abstract
अरबी में राय खनन भाषा की समृद्ध आकृति विज्ञान को देखते हुए एक चुनौतीपूर्ण कार्य है। कार्य अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाता है जब इसे ट्विटर डेटा पर लागू किया जाता है, जिसमें शोर के अतिरिक्त स्रोत होते हैं, जैसे कि अमानकीय बोली विविधताओं का उपयोग, व्याकरणिक नियमों के लिए गैर-अनुरूपता, अरबी और कोड-स्विचिंग का उपयोग, और राय व्यक्त करने के लिए छवियों और यूआरएल जैसी गैर-पाठ वस्तुओं का उपयोग। इस पत्र में, हम यह देखने के लिए एक विश्लेषणात्मक अध्ययन करते हैं कि इस तरह की भाषाई घटनाएं विभिन्न अरब क्षेत्रों में कैसे भिन्न होती हैं। अरबी चहचहाना लक्षण वर्णन के इस अध्ययन का उद्देश्य अरबी ट्वीट्स की बेहतर समझ प्रदान करना है, और इस विषय पर उन्नत अनुसंधान को बढ़ावा देना है। इसके अलावा, हम अरबी ट्विटर पर मशीन लर्निंग के दो स्कूलों के प्रदर्शन का पता लगाते हैं, अर्थात् फीचर इंजीनियरिंग दृष्टिकोण और गहरी सीखने का दृष्टिकोण। हम उन मॉडलों पर विचार करते हैं जिन्होंने अंग्रेजी में राय खनन के लिए अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल किया है। परिणाम गहरे सीखने-आधारित मॉडल का उपयोग करने के फायदों को उजागर करते हैं, और अरबी के जटिल आकृति विज्ञान को संबोधित करने के लिए रूपात्मक अमूर्तताओं का उपयोग करने के महत्व की पुष्टि करते हैं।Abstract
Miniranje mišljenja na arapskom je izazovan zadatak s obzirom na bogatu morfologiju jezika. Zadatak postaje izazovniji kada se primjenjuje na podaci Twitter-a, koji sadrži dodatne izvore buke, poput uporabe neostandardnih dijalektnih varijacija, nesklade gramatičkim pravilima, korištenja arapskih i prebacivanja kodova, te uporabe objekata bez teksta poput slika i URL-a kako bi izrazili mišljenje. U ovom papiru obavljamo analitičko ispitivanje kako bi posmatrali kako se takvi jezički fenomeni razlikuju u različitim arapskim regijama. Ova studija o karakteriziranju arapskih Twitter-a ciljeva je pružati bolje razumijevanje arapskih Tweets-a i poticanje naprednih istraživanja o temi. Osim toga, istražujemo učenje dvije škole strojnog učenja na arapskom Twitter, a to je pristup inženjerstva i duboki pristup učenja. Razmišljamo o modelima koji su postigli nastup umjetnosti za rudarstvo mišljenja na engleskom jeziku. Rezultati naglašavaju prednosti korištenja dubokih modela na osnovu učenja i potvrđuju važnost korištenja morfoloških apstrakcija kako bi se riješila složene morfologije arapske.Abstract
Az arab nyelvű véleménybányászat kihívást jelent, tekintettel a nyelv gazdag morfológiájára. A feladat nagyobb kihívást jelent, amikor a Twitter adatokra alkalmazzák, amelyek további zajforrásokat tartalmaznak, mint például a nem szabványosított dialektuális variációk használata, a nyelvtani szabályok nem megfelelősége, az arabizi és a kódváltás használata, valamint a nem szöveges objektumok, például képek és URL-ek használata a vélemény kifejezésére. Ebben a tanulmányban elemzési tanulmányt végzünk annak megfigyelésére, hogy az ilyen nyelvi jelenségek milyen változások különböző arab régiókban. Az arab Twitter jellemzéséről szóló tanulmány célja az arab tweetek jobb megértése, valamint a témával kapcsolatos fejlett kutatások előmozdítása. Továbbá a két gépi tanulási iskola teljesítményét vizsgáljuk arab Twitteren, nevezetesen a funkciómérnöki megközelítést és a mélytanulási megközelítést. Olyan modelleket veszünk figyelembe, amelyek korszerű teljesítményt értek el az angol nyelvű véleménybányászathoz. Az eredmények kiemelik a mélytanuláson alapuló modellek használatának előnyeit, és megerősítik a morfológiai absztrakciók használatának fontosságát az arab komplex morfológiájának kezelésére.Abstract
Արաբերենով կարծիքի հանքահանումը դժվար խնդիր է, հաշվի առնելով լեզվի հարուստ մորֆոլոգիան: Այս խնդիրը դառնում է ավելի դժվար, երբ այն կիրառվում է Թվիթերի տվյալների վրա, որոնք պարունակում են ավելին աղմուկի աղբյուրներ, ինչպիսիք են անստանդարտ դիալեկտալ տարբերակների օգտագործումը, գրամատիկական կանոնների հետ կապվածությունը, արաբիզի և կոդի փոխարեն օգտագործումը, ինչպես նաև ոչ տեքստային առարկաների, ինչպիսիք են Այս թղթի մեջ մենք կատարում ենք վերլուծության ուսումնասիրություն, որպեսզի դիտարկենք, թե ինչպես են նման լեզվաբանական երևույթները տարբեր արաբական տարածքներում տարբերվում: Արաբական Թվիթերի բնորոշման այս ուսումնասիրությունը նպատակն է ավելի լավ հասկանալ արաբական Թվիթերը և խրախուսել առաջընթաց հետազոտություններ այս թեմայի վրա: Ավելին, մենք ուսումնասիրում ենք արաբական Թվիթերի մեխանիզմի ուսումնասիրության երկու դպրոցների արտադրողությունը, հատկապես ճարտարագիտական հնարավորությունների մոտեցումը և խորը ուսումնասիրության մոտեցումը: Մենք դիտարկում ենք մոդելներ, որոնք հասել են ամենահետաքրքիր ներկայացումներին անգլերենում կարծիք հանելու համար: Արդյունքները ներկայացնում են խորը ուսումնասիրությամբ հիմնված մոդելների օգտագործման առավելությունները և հաստատում են, թե որքան կարևոր է օգտագործել մորֆոլոգիական վերացումները արաբերի բարդ մորֆոլոգիային լուծելու համար:Abstract
Menombongkan pendapat dalam bahasa Arab adalah tugas yang menantang mengingat morfologi kaya bahasa. Tugas menjadi lebih menantang ketika diterapkan pada data Twitter, yang mengandung sumber suara tambahan, seperti penggunaan variasi dialektal tidak standar, ketidakkonformitasi dengan aturan grammatika, penggunaan Arabizi dan penggantian kode, dan penggunaan objek bukan-teks seperti gambar dan URL untuk mengekspresikan pendapat. Dalam kertas ini, kami melakukan penelitian analitis untuk mengamati bagaimana fenomena bahasa tersebut berbeda di berbagai daerah Arab. Studi ini tentang karakterisasi Twitter Arab bermaksud untuk menyediakan pemahaman yang lebih baik dari Tweets Arab, dan mendukung penelitian maju pada topik tersebut. Furthermore, we explore the performance of the two schools of machine learning on Arabic Twitter, namely the feature engineering approach and the deep learning approach. Kami mempertimbangkan model yang telah mencapai pertunjukan terbaik untuk pendapat pertambangan dalam bahasa Inggris. Results highlight the advantages of using deep learning-based models, and confirm the importance of using morphological abstractions to address Arabic's complex morphology.Abstract
L'estrazione di opinioni in arabo è un compito impegnativo data la ricca morfologia della lingua. Il compito diventa più impegnativo quando viene applicato ai dati di Twitter, che contengono ulteriori fonti di rumore, come l'uso di variazioni dialettali non standardizzate, la non conformità alle regole grammaticali, l'uso di Arabizi e code-switching, e l'uso di oggetti non testuali come immagini e URL per esprimere opinioni. In questo articolo, eseguiamo uno studio analitico per osservare come tali fenomeni linguistici variano tra le diverse regioni arabe. Questo studio sulla caratterizzazione di Twitter arabo mira a fornire una migliore comprensione dei tweet arabi e a promuovere la ricerca avanzata sull'argomento. Inoltre, esploriamo le prestazioni delle due scuole di machine learning su Twitter arabo, vale a dire l'approccio di feature engineering e l'approccio di deep learning. Consideriamo modelli che hanno raggiunto prestazioni all'avanguardia per l'opinion mining in inglese. I risultati evidenziano i vantaggi dell'utilizzo di modelli basati sull'apprendimento profondo e confermano l'importanza di utilizzare astrazioni morfologiche per affrontare la morfologia complessa dell'arabo.Abstract
アラビア語のオピニオンマイニングは、言語の豊かな形態を考えると、難しい課題です。 このタスクは、標準化されていない方言のバリエーションの使用、文法ルールへの非コンフォメーション、アラビジとコードスイッチの使用、画像やURLなどの非テキストオブジェクトを使用して意見を表明するなど、ノイズの追加ソースを含むTwitterデータに適用されると、より困難になります。 この論文では、アラブ地域間でこのような言語現象がどのように変化するかを観察するための分析的研究を行っている。 このアラビア語のTwitterの特徴付けの研究は、アラビア語のツイートをよりよく理解し、このトピックに関する高度な研究を促進することを目的としています。 さらに、アラビア語のTwitterでの機械学習の2つの学校、すなわち機能工学アプローチとディープラーニングアプローチのパフォーマンスを探ります。 英語でのオピニオンマイニングで最先端のパフォーマンスを実現したモデルを検討しています。 結果は、ディープラーニングベースモデルを使用する利点を強調し、アラビア語の複雑な形態論に対処するために形態論的抽象を使用することの重要性を確認した。Abstract
Tempur nggawe barang arap kuwi nggawe wigatining tentang kanggo kuwi nggawe tarjamahan kanggo kelas. task iku supoyo nggawe barang-barêng donge dipunangé karo Google data, sing sumulakno bukane mpunganyé irung, kaya ngono gambar dialectal sing gak adilah, nggawe gerakan karo perusahaan dialectal sing gak adilah, nggawe gerakan karo perusahaan anyar sampeyan arajih lan kode-nggawe lan nggawe gerakan oleh dumateng. Nang paper iki, kéné gunakake karo jenis maneh anjelisaké kanggo ngerasakno gambaran langgambar sing itéparan ning kaya arap sing sampek. Guru-gugu iki karo kelas kuwi mrogras diwé kuwi tuwatet arap sing luwih apik, lan nglanggar njaluk layakno kanggo kuwi téma. Ngerti tambah, awak dhéwé ngerasakno kanggo ngilanggar sampek durung sekolah ingkang sampek YouTube, lan nganggo perintah kanggo ngilanggar sampek kanggo ngerti. Awak dhéwé ngerasakno model sing wis ngerasakno state-of-the-arts nggawe barang nggawe barang inggris. Pametuné ngubanjur bener sing paling nggambar model sing basa gambar n' pametno, lan nganggep nggawe barang nggawe ngupakan modorologi sing apik modorologi kanggo nganggep modorologi sing komplikasi.Abstract
აპაბიურად მინიშნობა შესაძლებელი რაოდენობა, რომელსაც ენის ბედნიერი მოპოროლოგია იყო. დავალება უფრო შესაძლებელია, როდესაც Twitter-ის მონაცემებისთვის გამოყენება, რომელიც დამატებული ფუნქების გამოყენება, როგორც არაფორმაციული დიალექტალური გარიაციების გამოყენება, არაფორმაცია გრამიკური წესების გამოყენება, არაფერი და კოდის გადაცვლის ამ დოკუნეში ჩვენ ანალიტიკური სწავლის გავაკეთებთ, როგორ განსხვავებული აპაბური რეგიონებში ასეთი ლუნგურიკური ფენომენები განსხვავებულია. ამ აპაბური Twitter-ის კერაკრატიფიკაციის სწავლად უფრო უკეთესი გაგრძნობა აპაბური Tweets-ზე, და მისი თემაზე უფრო უკეთესი გაგრძნობა. დამატებით, ჩვენ აპაბიური Twitter-ში მაქანის სწავლების ორი სკოლას გავაკეთებთ, რომელიც განსაკუთრებული ინეზინერიის გარეშე და ძალიან სწავლების გარეშე. ჩვენ ვფიქრობთ მოდელები, რომლებიც წარმოიდგინეთ სამყარო წარმოდგინეთ წარმოდგინეთებისთვის ინგლისურად. შედეგი დაახლოებით ძალიან სწავლის მოდელების გამოყენება და დაახლოებით მოპროლოგიური აბსტრაქციების გამოყენება მნიშვნელობა, რომელიც აპაბიური კომპლექსიკური მოპAbstract
Араб тіліндегі таңдау - тілінің баяны морфологиясы көмектесілген тапсырма. Тапсырма Твиттер деректеріне қолданғанда қосымша дыбыс көзі бар, мысалы, әдетті диалектикалық түрлендірулерді қолдану, грамматикалық ережелеріне сәйкес емес, Арабизге және код ауыстыруға және кескіндер мен URL секілді мәтін емес нысандарын қолдану үшін. Бұл қағазда, біз аналитикалық зерттеуді әртүрлі араб аумақтарында бұл лингвистикалық панельдердің қандай түрлендірілгенін көру үшін істейміз. Араб Твиттерді таңдау зерттеулері араб Tweets- тің жақсы түсініктерін және мәселе туралы жақсы зерттеулерді көтеру үшін мақсатты. Сонымен қатар, Араб Твиттеріндегі екі мектепті оқыту үйренімізді зерттейміз, мәселені инженерлік тәсілі және түсінікті оқыту тәсілі. Біз ағылшын тілінде ойлау үлгілерін жеткізген үлгілерді ойлаймыз. Нәтижелер түсінікті оқыту үлгілерін қолданып, арабша комплексті морфологияны қалау үшін морфологиялық абстракцияларды қолданудың маңыздығын тексеріп береді.Abstract
아랍어의 풍부한 형태를 감안하여 아랍어의 관점 발굴은 도전적인 임무이다.트위터 데이터에 적용될 때 이 작업은 더욱 도전적이다. 트위터 데이터에는 표준적이지 않은 사투리 변체, 문법 규칙 불일치, 아라비아 글자와 코드 변환, 이미지와 URL 등 비 텍스트 이미지를 사용하여 관점을 표현하는 등 추가 소음원이 포함되어 있기 때문이다.본고에서 우리는 이러한 언어 현상이 서로 다른 아랍 지역에서의 차이를 관찰하기 위해 분석 연구를 진행했다.이 아랍어 트위터의 특징에 대한 연구는 아랍어 트위터를 더욱 잘 이해하고 이 주제에 대한 깊은 연구를 추진하는 데 목적을 둔다.아랍어 트위터에 올라온 두 개의 기계 학습 유파의 표현, 즉 특징 공학 방법과 깊이 있는 학습 방법도 연구했다.우리는 영어 의견 발굴 방면에서 가장 선진적인 성능을 얻는 모델을 고려한다.그 결과 깊이 있는 학습을 바탕으로 하는 모델을 사용하는 장점이 두드러지고 사용 형태가 추상적이어서 아랍어의 복잡한 형태를 해결하는 중요성을 확인했다.Abstract
Opinion mining in Arabic is a challenging task given the rich morphology of the language. Ši užduotis tampa sudėtingesnė, kai ji taikoma Twitter duomenims, kuriuose yra papildomų triukšmo šaltinių, pvz., standartizuotų dialektinių variantų naudojimas, gramatinių taisyklių nesilaikymas, arabizės ir kodų keitimas, taip pat netekstinių objektų, pvz., vaizdų ir URL, naudojimas nuomonei išreikšti. Šiame dokumente atliekame analizinį tyrimą, siekiant nustatyti, kaip tokie kalbiniai reiškiniai skirtinguose arabų regionuose skiriasi. Šiuo Arabų Twitter apibūdinimo tyrimu siekiama geriau suprasti arabų Tweets ir skatinti pažangius mokslinius tyrimus šia tema. Be to, mes tiriame dviejų mašininio mokymosi mokyklų arabų Twitter rezultatus, būtent savybių inžinerijos metodą ir gilaus mokymosi metodą. Svarstome modelius, kurie pasiekė pažangiausius nuomonės kasybos rezultatus anglų kalba. Rezultatai pabrėžia gilaus mokymosi modelių naudojimo privalumus ir patvirtina morfologinių abstrakcijų naudojimo svarbą sprendžiant sudėtingą arabų morfologiją.Abstract
Минувањето на мислење на арапски е предизвикувачка задача со оглед на богатата морфологија на јазикот. Оваа задача станува поважна кога се применуваат на податоците на Твитер, кои содржат дополнителни извори на бука, како што е употребата на нестандардизирани дијалектални варијации, неусогласувањето со граматичките правила, употребата на арабизи и промената на кодови и употребата на нетекстови објекти како што се слики и URLs за изразување на мислењето. Во овој весник, спроведуваме аналитичка студија за да набљудуваме како ваквите јазички феномени се различни во различни арапски региони. Оваа студија на арапската карактеризација на Твитер има за цел да обезбеди подобро разбирање на арапските Твитери и да поттикне напредно истражување на оваа тема. Покрај тоа, ги истражуваме изведувањата на двете училишта за машинско учење на арапскиот Твитер, именувајќи го пристапот на инженерската карактеристика и пристапот на длабоко учење. Размислуваме за модели кои постигнаа најдобра претстава за рудање на мислење на англиски јазик. Results highlight the advantages of using deep learning-based models, and confirm the importance of using morphological abstractions to address Arabic's complex morphology.Abstract
അറബിഭാഷയിലെ മൈനിംഗ് ചെയ്യുന്നത് ഭാഷയുടെ സമ്പന്നതയുടെ മോര്ഫോളജിയാണ്. ടൂട്ടര് ഡേറ്റാകളില് പ്രയോഗിക്കുമ്പോള് ഈ ജോലി കൂടുതല് വിലപാടുകളായിത്തീരുന്നു. അതില് ശബ്ദം കൂടുതല് സ്രോതസ്സുകളുണ്ട്. അസാധ്യതയില്ലാത്ത വ്യത്യാസങ്ങള് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഗ്രാമാമ് ഈ പത്രത്തില്, ഇത്തരം ഭാഷകങ്ങള് എങ്ങനെയാണ് വ്യത്യസ്തമായിരിക്കുന്നതെന്ന് നോക്കാന് ഞങ്ങള് ഒരു അന്യായോജ്യമായ പഠനം നടത് അറബിയിലെ ടൂട്ടറിന്റെ വ്യക്തിത്വത്തെപ്പറ്റിയുള്ള ഈ പഠനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം അറബിക്ക് ട്വീറ്റുകളെക്കുറിച്ച് അതിനുശേഷം, നമ്മള് അറബിയില് പഠിക്കുന്ന രണ്ട് സ്കൂളുകളുടെ പ്രഭാവം അന്വേഷിക്കുന്നു. അതായത് പ്രത്യേക എഞ്ചിനീയറിങ്ങിന് ഇംഗ്ലീഷിലെ അഭിപ്രായത്തിന്റെ സ്ഥാനത്തിന്റെ പ്രദര്ശനത്തിനായി പ്രവര്ത്തിപ്പിച്ച മോഡലുകള് ഞങ്ങള ആഴത്തില് പഠിക്കുന്നതിന്റെ അടിസ്ഥാനമായ മോഡലുകള് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഉപയോഗങ്ങള് വെളിപ്പെടുത്തുകയും അറബിയAbstract
Араб хэлбэрээр санаа зориулах нь хэлний баян өөрчлөлтийн төвөгтэй ажил юм. Тайлбар нь Twitter өгөгдлийн хувьд хэрэглэгддэг үед нэмэлт чимээг эх үүсвэртэй болдог. Жишээ нь хэлбэргүй диалектикийн өөрчлөлтийг хэрэглэх, грамматикийн дүрэм, Арабиз, Код шилжүүлэх, зураг, URLуудыг илэрхийлэх үед биш текст объектүүдийг ашиглах нь илүү хэцүү болдог. Энэ цаасан дээр бид өөр Арабын бүс нутагт ийм хэлний явдал хэрхэн өөрчлөгддөг талаар шинжилгээний судалгаа хийдэг. Энэ Араб Твиттерийн харилцааны судалгаа нь Араб Твиттерүүдийг илүү ойлгохын тулд, сэдэв дээрх хөгжлийн судалгааг дэмжих зорилго юм. Мөн бид Араб Твиттерт машин суралцах хоёр сургуулийн үйл ажиллагааг судалж байна. Яг л инженерийн арга зам, гүн гүнзгий суралцах арга зам. Бид англи хэлний сүлжээний хөрөнгө оруулахын тулд урлагийн үйл ажиллагааг гаргасан загваруудыг бодож байна. Үүний үр дүнд суралцах сургалтын үндсэн загварыг ашиглан, Арабын цогц шинжлэх ухааны тухай морфологик шинжлэх ухааны хэрэглээ хэрэглэх хэрэгтэй талаар тодорхойлдог.Abstract
Pencarian pendapat dalam bahasa Arab adalah tugas yang mencabar kerana morfologi kaya bahasa. Tugas menjadi lebih mencabar apabila ia dilaksanakan pada data Twitter, yang mengandungi sumber bunyi tambahan, seperti penggunaan variasi dialektal tidak piawai, ketidakkonformasi kepada peraturan grammatik, penggunaan Arabizi dan penyukaran kod, dan penggunaan objek bukan-teks seperti imej dan URL untuk mengekspresikan pendapat. Dalam kertas ini, kami melakukan kajian analitik untuk memerhatikan bagaimana fenomena bahasa tersebut berbeza di seluruh kawasan Arab yang berbeza. Penelitian ini mengenai karakterisasi Twitter Arab bertujuan untuk menyediakan pemahaman yang lebih baik tentang Tweets Arab, dan mengangkut penyelidikan maju mengenai topik tersebut. Selain itu, kami mengeksplorasi prestasi dua sekolah pembelajaran mesin di Twitter Arab, iaitu pendekatan teknik fitur dan pendekatan pembelajaran dalam. Kami mempertimbangkan model yang telah mencapai prestasi terbaik untuk penambangan pendapat dalam bahasa Inggeris. Hasil menyatakan keuntungan menggunakan model yang berdasarkan belajar dalam, dan mengesahkan kepentingan menggunakan abstraksi morfologik untuk mengatasi morfologi kompleks Arab.Abstract
Il-minjieri tal-opinjonijiet fl-Għarab huma kompitu ta’ sfida minħabba l-morfoloġija rikka tal-lingwa. The task becomes more challenging when it is applied to Twitter data, which contains additional sources of noise, such as the use of unstandardized dialectal variations, the nonconformation to grammatical rules, the use of Arabizi and code-switching, and the use of non-text objects such as images and URLs to express opinion. F’dan id-dokument, nagħmlu studju analitiku biex naraw kif dawn il-fenomeni lingwistiċi jvarjaw bejn reġjuni Għarab differenti. Dan l-istudju dwar il-karatterizzazzjoni ta’ Twitter Għarab għandu l-għan li jipprovdi fehim aħjar tat-Tweets Għarab, u li jrawwem riċerka avvanzata dwar is-suġġett. Barra minn hekk, nesploraw il-prestazzjoni taż-żewġ skejjel ta’ tagħlim bil-magni fuq Twitter Għarbi, jiġifieri l-approċċ ta’ inġinerija tal-karatteristiċi u l-approċċ ta’ tagħlim profond. Aħna nqisu mudelli li kisbu prestazzjoni avvanzata għall-minjieri tal-opinjoni bl-Ingliż. Ir-riżultati jenfasizzaw il-vantaġġi tal-użu ta’ mudelli bbażati fuq tagħlim profond, u jikkonfermaw l-importanza li jintużaw astrazzjonijiet morfoloġiċi biex tiġi indirizzata l-morfoloġija kumplessa tal-Għarab.Abstract
Opinion mining in het Arabisch is een uitdagende taak gezien de rijke morfologie van de taal. De taak wordt uitdagender wanneer het wordt toegepast op Twitter-gegevens, die aanvullende bronnen van ruis bevatten, zoals het gebruik van niet-gestandaardiseerde dialectische variaties, de non-conformiteit met grammaticale regels, het gebruik van Arabizi en code-switching, en het gebruik van niet-tekstobjecten zoals afbeeldingen en URL's om meningen te uiten. In dit artikel voeren we een analytische studie uit om te observeren hoe dergelijke linguïstische fenomenen verschillen tussen verschillende Arabische regio's. Deze studie van Arabische Twitter karakterisering beoogt een beter begrip van Arabische Tweets te bieden en geavanceerd onderzoek over het onderwerp te bevorderen. Verder onderzoeken we de prestaties van de twee scholen van machine learning op Arabisch Twitter, namelijk de feature engineering aanpak en de deep learning aanpak. We beschouwen modellen die state-of-the-art prestaties hebben bereikt voor opinion mining in het Engels. De resultaten benadrukken de voordelen van het gebruik van op deep learning gebaseerde modellen en bevestigen het belang van morfologische abstracties om de complexe morfologie van het Arabisch aan te pakken.Abstract
Dette er eit vanskeleg oppgåve som gjev rikte morfologi på språket. Oppgåva blir meir vanskeleg når det vert brukt på Twitter-data, som inneheld fleire støykilder, slik som bruk av ikkje-standardiserte dialektiske variasjonar, ikkje-konformasjonen til grammatiske reglar, bruk av arabiske og omsetjing av kodar, og bruk av ikkje-tekstobjektar som bilete og adresser for å uttrykke opplysningar. I denne papiret utfører vi ein analytisk studie for å observera korleis slike lingviske fenomenar varierer over ulike arabiske område. Denne studien om Arabic Twitter-karakterisering måtar å gje bedre forståelse av arabiske tweeter og forbedra avanserte forskning på emnet. I tillegg undersøker vi utviklinga av dei to maskinelæringsskolane på arabiske Twitter, som tyder på funksjonen engineering tilnærming og den dype læringstilnærminga. Vi ser på modeller som har oppnådd tilstanden av kunsten for å minne meningsmining på engelsk. Resultatet highlight the advantages of using deep learning-based models and confirm the importance of using morphological abstractions to address Arabic's complex morphology.Abstract
Wydobycie opinii w języku arabskim jest trudnym zadaniem biorąc pod uwagę bogatą morfologię języka. Zadanie staje się coraz trudniejsze, gdy stosuje się do danych Twittera, które zawierają dodatkowe źródła szumu, takie jak stosowanie niestandardowych wariantów dialektalnych, niezgodność z regułami gramatycznymi, użycie Arabizi i przełączanie kodu oraz wykorzystanie obiektów nietekstowych, takich jak obrazy i adresy URL do wyrażania opinii. W niniejszym artykule przeprowadzamy analityczne badanie mające na celu obserwowanie różnic takich zjawisk językowych w poszczególnych regionach arabskich. To badanie charakterystyki arabskiego Twittera ma na celu zapewnienie lepszego zrozumienia arabskich tweetów i wspieranie zaawansowanych badań na ten temat. Ponadto badamy wydajność dwóch szkół uczenia maszynowego na arabskim Twitterze, a mianowicie podejście inżynierii funkcji i podejście głębokiego uczenia. Rozważamy modele, które osiągnęły najnowocześniejszą wydajność dla wydobywania opinii w języku angielskim. Wyniki podkreślają zalety wykorzystania modeli opartych na głębokim uczeniu oraz potwierdzają znaczenie wykorzystania abstrakcji morfologicznych do uwzględnienia złożonej morfologii arabskiego.Abstract
A mineração de opinião em árabe é uma tarefa desafiadora, dada a rica morfologia da língua. A tarefa se torna mais desafiadora quando aplicada aos dados do Twitter, que contêm fontes adicionais de ruído, como o uso de variações dialetais não padronizadas, a não conformidade com regras gramaticais, o uso de arabizi e troca de código e o uso de não-padronizados. objetos de texto como imagens e URLs para expressar opinião. Neste artigo, realizamos um estudo analítico para observar como tais fenômenos linguísticos variam entre as diferentes regiões árabes. Este estudo de caracterização do Twitter em árabe visa proporcionar uma melhor compreensão dos tweets em árabe e fomentar pesquisas avançadas sobre o tema. Além disso, exploramos o desempenho das duas escolas de aprendizado de máquina no Twitter árabe, ou seja, a abordagem de engenharia de recursos e a abordagem de aprendizado profundo. Consideramos modelos que alcançaram desempenho de última geração para mineração de opinião em inglês. Os resultados destacam as vantagens do uso de modelos baseados em aprendizado profundo e confirmam a importância de usar abstrações morfológicas para abordar a morfologia complexa do árabe.Abstract
Exploatarea opiniei în arabă este o sarcină dificilă dată fiind morfologia bogată a limbii. Sarcina devine mai dificilă atunci când este aplicată datelor Twitter, care conțin surse suplimentare de zgomot, cum ar fi utilizarea variațiilor dialectale nestandardizate, neconformitatea regulilor gramaticale, utilizarea Arabizi și schimbarea codurilor și utilizarea obiectelor non-text, cum ar fi imagini și URL-uri pentru a exprima opinia. În această lucrare, efectuăm un studiu analitic pentru a observa modul în care aceste fenomene lingvistice variază în diferite regiuni arabe. Acest studiu al caracterizării Twitter arabe își propune să ofere o mai bună înțelegere a tweeturilor arabe și să promoveze cercetarea avansată pe această temă. În plus, explorăm performanța celor două școli de învățare automată pe Twitter arabă, și anume abordarea de inginerie a caracteristicilor și abordarea de învățare profundă. Considerăm modele care au obținut performanțe de ultimă generație pentru opinie mining în limba engleză. Rezultatele evidențiază avantajele utilizării modelelor bazate pe învățare profundă și confirmă importanța utilizării abstracțiilor morfologice pentru a aborda morfologia complexă a arabei.Abstract
Добыча мнений на арабском языке является сложной задачей, учитывая богатую морфологию языка. Задача становится более сложной, когда она применяется к данным Twitter, которые содержат дополнительные источники шума, такие как использование нестандартных диалектных вариаций, несоответствие грамматическим правилам, использование Arabizi и переключение кода, а также использование нетекстовых объектов, таких как изображения и URL-адреса, для выражения мнения. В этой статье мы проводим аналитическое исследование, чтобы увидеть, как такие лингвистические явления варьируются в разных арабских регионах. Это исследование арабской характеристики Twitter направлено на обеспечение лучшего понимания арабских твитов и содействие продвинутым исследованиям по этой теме. Кроме того, мы изучаем работу двух школ машинного обучения на арабском языке в Twitter, а именно: подход, основанный на разработке элементов, и подход, основанный на глубоком обучении. Мы рассматриваем модели, которые достигли самых современных показателей для изучения общественного мнения на английском языке. Результаты подчеркивают преимущества использования моделей, основанных на глубоком обучении, и подтверждают важность использования морфологических абстракций для решения сложной арабской морфологии.Abstract
අරාබි වලින් විශ්වාස කරන්නේ ප්රශ්නයක් තමයි භාෂාව ප්රශ්නයක් තියෙන්නේ. මේ වැඩය තරම් ප්රශ්නයක් වෙනවා ට්විටර් දත්තට යුද්ධ කරලා තියෙන්නම්, ඒ වගේම අවශ්ය ශබ්දයේ ප්රශ්නයක් තියෙනවා වගේම නිර්මාණය නියෝජනය, අරාබිසි සහ කෝඩ් ස්විච්ච මේ පත්තරේ අපි විශ්ලේෂණ අධ්යානයක් කරනවා ඒ වගේ භාෂාවික ප්රදේශයක් කොහොමද වෙනස් වෙන්නේ කියලා බලන මේ අරාබි ට්විටර් විශේෂණය ගැන අධ්යානයක් තියෙනවා අරාබි ට්විට් ගැන හොඳ තේරුම් ගන්න, ඒ වගේම ප්රශ්නය තවත්, අපි අරාබි ට්විටර් වල ඉගෙනගන්න යන්ත්රයේ පරීක්ෂණ දෙකක් ප්රශ්නයක් පරීක්ෂණය කරනවා, ඒ වගේම අභිකාර අපි හිතන්නේ ඇන්ග්රීසියේ සිද්ධ විශ්වාස කරන්න ප්රමාණයක් ලැබුනා. ප්රතිචාර ප්රයෝජනය ප්රයෝජනය කරනවා ගොඩක් ඉගෙනගන්න අධ්යතිය ප්රයෝජනයක් භාවිත කරනවා, සහ අරාබික් සංකෘතAbstract
Izkopavanje mnenj v arabščini je zaradi bogate morfologije jezika zahtevna naloga. Naloga postane zahtevnejša, ko se uporablja za Twitterjeve podatke, ki vsebujejo dodatne vire hrupa, kot so uporaba nestandardiziranih dialektičnih variacij, neskladje slovničnim pravilom, uporaba arabizijev in preklapljanje kod ter uporaba nebestičnih predmetov, kot so slike in URL-ji za izražanje mnenja. V prispevku smo opravili analitično študijo, da bi ugotovili, kako se takšni jezikovni pojavi razlikujejo v različnih arabskih regijah. Cilj te študije karakterizacije arabskega Twitterja je zagotoviti boljše razumevanje arabskih tweetov in spodbujati napredne raziskave na tem področju. Poleg tega raziskujemo uspešnost obeh šol strojnega učenja na arabskem Twitterju, in sicer pristop inženiringa funkcij in pristop globokega učenja. Upoštevamo modele, ki so dosegli najsodobnejše delovanje pri rudarjenju mnenja v angleščini. Rezultati poudarjajo prednosti uporabe modelov, ki temeljijo na globokem učenju, in potrjujejo pomen uporabe morfoloških abstrakcij za obravnavanje kompleksne morfologije arabščine.Abstract
Qofka ku saleysan ee afka Carabiga waa shaqo dhibaato leh oo la siiyo taajirka ah oo luqada ku qoran. Shaqadu wuxuu noqon doonaa mid ka qallafsan marka loo isticmaalo macluumaadka Twita, kaasoo ku jira sourceo dheeraad oo cod ah, tusaale ahaan isticmaalka isbedelka kala duwan, isbedelka sharciyada grammatika, isticmaalka Carabi iyo codsiga, iyo isticmaalka alaabta aan qoraalka ahayn sida sawiro iyo URLyada si ay u muujiyaan fikir. Qoraalkan waxaynu ku sameynaa wax analyaal ah si aan u aragno sida muuqashada luuqadda oo kale ee ku kala duwan meelaha Carabi ee kala duduwan. Waxbarashadan aqoonta Twitterka Carabiga waxaa loogu talogaley in la siiyo waxyaabaha ka wanaagsan oo la garto Tweetooyinka Carabiga, iyo in la kordhiyo waxbarashada horumarinta ee la xiriira mada. Furthermore, waxaynu baaraynaa tababarka labada iskuul ee machine-ka barashada afka Carabi ah Twitterka, waa qaababka engineering ee gaarka ah iyo habka waxbarashada mool dheer. Waxaynu ka fiirsanaynaa tusaalooyin ay sameyn jireen xaaladda farshaxanta ee lagu soo bandhigay beerta fikirka afka Ingiriis. Resultiyada waxay tusiyaan faa'iidada isticmaalka modelalka waxbarashada ee mool dheer, waxayna xaqiijiyaan muhiimka isticmaalka morfological abstrajiyada si ay ugu hadlaan muuqashada murugaysan ee Carabiga.Abstract
Miniera e opinionit në arabisht është një detyrë sfiduese duke marrë parasysh morfologjinë e pasur të gjuhës. Detyra bëhet më e vështirë kur zbatohet në të dhënat e Twitter-it, që përmban burime shtesë zhurme, të tilla si përdorimi i variacioneve dialektale të pazandardizuara, mospërputhja me rregullat grammatikë, përdorimi i arabizit dhe ndërrimit të kodeve dhe përdorimi i objekteve jo-tekstike të tilla si imazhet dhe URLs për të shprehur opinionin. Në këtë letër, ne kryejmë një studim analitik për të vëzhguar se si fenomene të tilla gjuhësore ndryshojnë në rajone të ndryshme arabe. This study of Arabic Twitter characterization aims at providing better understanding of Arabic Tweets, and fostering advanced research on the topic. Përveç kësaj, ne eksplorojmë shfaqjen e dy shkollave të mësimit automatik në Twitter arab, veçanërisht qasjen e inxhinierisë së karakteristikave dhe qasjen e mësimit të thellë. Ne konsiderojmë modele që kanë arritur shfaqje më të larta për minierën e opinionit në anglisht. Rezultatet theksojnë avantazhet e përdorimit të modeleve të thella bazuar në mësim dhe konfirmojnë rëndësinë e përdorimit të abstrakcioneve morfologjike për të trajtuar morfologjinë komplekse arabe.Abstract
Miniranje mišljenja na arapskom je izazovan zadatak s obzirom na bogatu morfologiju jezika. Taj zadatak postaje još izazovniji kada se primjenjuje na podaci Twitter, koji sadrži dodatne izvore buke, poput korištenja neodređenih dijalektskih varijacija, neokonformacije gramatičkim pravilima, korištenja arapskih i prebacivanja kodova, i korištenja neodređenih objekata kao što su slike i adrese za izražavanje mišljenja. U ovom papiru, obavljamo analitičku studiju kako bi posmatrali kako se takvi jezički fenomeni razlikuju u različitim arapskim regijama. Ova studija o karakteriziranju arapskih Twitter-a cilja je pružati bolje razumevanje arapskih tweeta i poticanje naprednih istraživanja o temi. Osim toga, istražujemo izvođenje dve škole mašinskog učenja na arapskom tviteru, a to je pristup inženjerstva i duboki pristup učenja. Razmišljamo o modelima koji su postigli predstavu umjetnosti za rudarstvo mišljenja na engleskom jeziku. Rezultati naglašavaju prednost korištenja dubokih modela na osnovu učenja i potvrđuju važnost korištenja morfoloških apstrakcija kako bi se riješila kompleksnoj morfologiji arapske.Abstract
Opinion mining på arabiska är en utmanande uppgift med tanke på språkets rika morfologi. Uppgiften blir mer utmanande när den tillämpas på Twitter-data, som innehåller ytterligare bullerkällor, såsom användning av ostandariserade dialektiska variationer, icke-konformion till grammatiska regler, användning av arabizi och kodväxling, och användning av icke-textobjekt som bilder och webbadresser för att uttrycka åsikter. I denna uppsats utför vi en analytisk studie för att observera hur sådana språkliga fenomen varierar mellan olika arabregioner. Denna studie av arabisk Twitter karakterisering syftar till att ge bättre förståelse för arabiska tweets, och främja avancerad forskning om ämnet. Dessutom undersöker vi prestandan hos de två skolorna för maskininlärning på arabiska Twitter, nämligen funktionstekniken och djupinlärningsmetoden. Vi betraktar modeller som uppnått state-of-the-art prestanda för opinion mining på engelska. Resultaten belyser fördelarna med att använda djupinlärningsbaserade modeller och bekräftar vikten av att använda morfologiska abstraktioner för att adressera arabiska komplexa morfologi.Abstract
Kuuchimbaza madini ya Kiarabu ni kazi yenye changamoto iliyotolewa na utajiri wa lugha. Kazi hiyo inakuwa changamoto zaidi pale inavyotumiwa kwenye takwimu za Twita, ambazo ina vyanzo vingine vya sauti kama vile matumizi ya mabadiliko yasiyoeleweka, kutokubalikana na sheria za kiuchumi, matumizi ya Kiarabu na mabadiliko ya kodi, na matumizi ya vitu visivyo vya maandishi kama vile picha na URL ili kuonyesha maoni. Katika gazeti hili, tunafanya utafiti wa uchambuzi wa kutazama jinsi hali hii ya lugha zinavyotofautiana katika maeneo mbalimbali ya Kiarabu. Utafiti huu wa utambulisho wa Twita wa Kiarabu unalenga kutoa uelewa mzuri wa Twita za Kiarabu, na kukuza tafiti za juu juu juu ya mada hii. Zaidi ya hayo, tunatafuta utendaji wa shule mbili za mashine zinazojifunza kwenye mtandao wa Twita wa Kiarabu, ikiwa ni mbinu maalum za uhandisi na mbinu za kujifunza kwa kina. Tunaona mifano ambayo imefanikiwa hali ya utendaji wa sanaa kwa ajili ya uchimbaji wa maoni katika lugha ya Kiingereza. Matokeo yanaonyesha faida ya kutumia mifano yenye msingi wa kujifunza kwa kina, na kuthibitisha umuhimu wa kutumia maombi ya kimaadilojia ili kuhusiana na folojia tata ya Kiarabu.Abstract
அரபி மொழியில் ஒளி குழப்பத்தை ஒரு சவாலாக்கும் பணி Name இந்த காகிதத்தில், நாம் ஒரு ஆராய்ச்சியான ஆராய்ச்சி செய்கிறோம் இத்தகைய மொழியில் எப்படி வேறு அரபி இடங்கள் முழுவதும இந்த அரபி தொடர்பு எழுத்துக்களின் ஆராய்ச்சி நல்ல புரிந்து கொள்ளும், மற்றும் இந்த தலைப்புகளில் மேம்பட்ட ஆராய்ச்சி அதற்கும் மேலும், நாம் அரபி தொடர்பில் கற்றுக் கொள்ளும் இரண்டு இயந்திரம் பள்ளிகளின் செயல்பாட்டை தேடுகிறோம், அதாவது சிறப்பு பொ ஆங்கிலத்தில் கருத்து கொடுக்கும் கருத்து குழந்தைக்கு நிலையில் கலை செயல்படுத்திய மாதிரிகளை நாம் முடிவுகள் ஆழமான கற்றல் அடிப்படையில் உள்ள மாதிரிகளை பயன்படுத்தும் முன்னுரிமைகளை முன்னிலைப்படுத்துகிறது, மற்றும் ஆராபியின் சிகAbstract
Arabça pikirlenýän alyş etmek diliniň baý morfologiýany bilen kynçylyk täblisidir. Bu zady Twitter maglumatlara uygulanan wagtlar üçin has gaty kynçylykly bolýar. Ol ýene-de ses çeşmeleri bolýar, öňünde nätanyş dialektaly üýtgeşmeleri ulanmak ýaly, gramatik kurallara janlaşmak bolýar, Aräbi we köd üýtgetmek üçin ullanýar we pikir etmek üçin metin bolmadyk zadyň ullanyşy ýaly suratlar we URLlar ýaly. Bu kagyzda, biz bu dillerin farklı arap bölgelerinde nähili üýtgeşiklerini gözlemek üçin bir analitik araşdyrýarys. Arapça Twitter karakteristiklerinden bu arap çykyşynyň bolup Arapça tweetlerini gowy düşünmegi we bu temada gelişmäge gelişmäge maksat edýär. Munuň üçin biz Arapça Twitter-da maşynyň öwrenmek mekdepleriniň eserlerini keşfedýäris, diýip görnüş inženjeriýa ýarym we derin öwrenmek ýarymyny. Iňlisçe pikir taýýarlamak üçin ýetip bolan nusgalary pikir edýäris. Sonuçlar derin öğrenme tabanlı modellerini kullanmanın avantajlarını aydınlatır ve arapça karmaşık morfolojisini çözmek için morfolojik abstractları kullanmanın önemini tasdişler.Abstract
عربی زبان میں معلوم ہونے کا ایک مشکل کام ہے جو زبان کے ثروتمند فرمولوجی سے ملے گی۔ جب یہ ٹویٹر ڈائٹ پر لازم کیا جاتا ہے تو اس کا کام زیادہ مشکل ہو جاتا ہے، جس میں اضافہ صوت کے سوسوں لگتے ہیں، جیسے ناپابندی ڈائیلوٹ کی تغییرات کا استعمال، گراماتیکی قوانین کے بغیر مطابق، عربی اور کوڈ-سوچینگ کا استعمال، اور غیر-ٹیکسٹ کی چیزوں کے استعمال، جیسے تصاویر اور اس کاغذ میں ہم ایک تحلیل پڑھتے ہیں کہ دیکھ لیں کہ یہ زبان پڑھنے کیسے مختلف عربی منطقه میں متفاوت ہیں۔ عربی ٹویٹر کی تعلیم کا مطالعہ یہ ہے کہ عربی ٹویٹوں کی بہترین سمجھ سکیں اور اس موضوع کے بارے میں پیشرفت کی تحقیق کی تسبیح کریں۔ اور ہم عربی ٹویٹر پر ماشین کی تعلیم کے دو اسکولوں کی عملکرد کا تحقیق کرتے ہیں، یعنی ویژگی انجینریسی طریقہ اور عمیق تعلیم کا طریقہ۔ ہم نے نمڈلوں کو سمجھ لیا ہے جو انگلیسی میں فکری مٹانے کے لئے موجود ہیں۔ نتیجہ ان کے فائدے کو اظہار کرتا ہے جو عمیق سیکھنے کی بنیادی موڈل کے استعمال کریں اور اس کی تصدیق کرتا ہے کہ عربی کی پیچیدہ موڈلوژی کے استعمال کرنے کے لئے morfological abstractions کے فائدہ استعمال کریں۔Abstract
Арабча нақша қўшилиш эса, tilning бойлик morphologiyasi берилган қизиқли вазифасидир. Name Bu qogʻozda, biz bu tilni qanday o'zgarishni ko'rsatish uchun analytik o'qituvchini bajaramiz. Bu arab Twitterning tahrirchi o'qituvchisi Arab Twitterlarini yaxshi o'rganishga ega bo'ladi, va mavzu haqida yaxshi o'rganishni foydalanadi. Ko'rib, biz arab Twitterda o'rganish ikkita maktablarning natijasini o'rganamiz, hozir muhandiya tili va eng yuqori o'rganish usuli. Biz ingliz tilida o'ylab chiqish uchun shaxsiy holatni bajarishga tushunamiz. Natijalar eng yuqori o'rganish modellari yordamida foydalanishning imkoniyatlarini koʻrsatish va Arabning murakkablik morfologiga murakkab fofofologini boshqarish uchun foydalanish muhimligini ishlatish mumkin.Abstract
Việc khai thác ý kiến bằng tiếng Ả Rập là một nhiệm vụ khó khăn vì độ morphology của ngôn ngữ. Nhiệm vụ trở nên khó khăn hơn khi nó được áp dụng vào các dữ liệu trên Twitter, chứa thêm các nguồn nhiễu, như sử dụng các biến dạng ngôn ngữ không ổn định, không thông tin về các quy tắc ngôn ngữ, sử dụng Arabella và chuyển đổi mã, và sử dụng các đối tượng không văn bản như các bức ảnh và URL để phát biểu ý kiến. Trong tờ giấy này, chúng tôi thực hiện một nghiên cứu phân tích để quan sát làm thế nào các hiện tượng ngôn ngữ này thay đổi trong các vùng Ả Rập khác nhau. Nghiên cứu về mô tả Twitter Ả rập nhằm cung cấp cho sự hiểu biết tốt hơn về Tweet Ả Rập và thúc đẩy nghiên cứu cấp cao về chủ đề này. Hơn nữa, chúng tôi khám phá các hiệu quả của hai trường học máy trên Twitter của Ả Rập, đó là tiêu chuẩn kỹ thuật đặc trưng và phương pháp học sâu. Chúng tôi xem xét các mô hình đã đạt được hiệu suất hiện đại nhất để khai thác ý kiến bằng tiếng Anh. Kết quả cho thấy lợi thế của việc s ử dụng các mô hình dựa trên học sâu, và xác nhận tầm quan trọng của việc sử dụng các trừu tượng lịch sử của loài Ả rập.Abstract
鉴阿拉伯语之多态,阿拉伯语之议掘,一挑战性之任也。 当该宜用于Twitter数,其事更具挑战性,其他噪声源,如用非标准化之言变体,非语法则也,用Arabizi与代码切换,与用非文本(图像URL)表达意见。 于本文中,臣等参详,以观其言语之异阿拉伯地区。 其于阿拉伯语Twitter特徵旨更解阿拉伯语推文,并趣其高第。 又讨阿拉伯语Twitter上机器二学,特征工程,深度学术。 吾计已成英语议掘者先进。 故强用深学之势,而证形象以决阿拉伯语杂形之要。- Anthology ID:
- W17-1314
- Volume:
- Proceedings of the Third Arabic Natural Language Processing Workshop
- Month:
- April
- Year:
- 2017
- Address:
- Valencia, Spain
- Venues:
- WANLP | WS
- SIG:
- SEMITIC
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- 110–118
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/W17-1314
- DOI:
- 10.18653/v1/W17-1314
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Ramy Baly, Gilbert Badaro, Georges El-Khoury, Rawan Moukalled, Rita Aoun, Hazem Hajj, Wassim El-Hajj, Nizar Habash, and Khaled Shaban. 2017. A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining ModelsArabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models. In Proceedings of the Third Arabic Natural Language Processing Workshop, pages 110–118, Valencia, Spain. Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining ModelsArabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models (Baly et al., 2017)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/W17-1314.pdf
- Data
- ASTD
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{baly-etal-2017-characterization,
title = "A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models{A}rabic {T}witter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models",
author = "Baly, Ramy and
Badaro, Gilbert and
El-Khoury, Georges and
Moukalled, Rawan and
Aoun, Rita and
Hajj, Hazem and
El-Hajj, Wassim and
Habash, Nizar and
Shaban, Khaled",
booktitle = "Proceedings of the Third {A}rabic Natural Language Processing Workshop",
month = apr,
year = "2017",
address = "Valencia, Spain",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/W17-1314",
doi = "10.18653/v1/W17-1314",
pages = "110--118",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="baly-etal-2017-characterization">
<titleInfo>
<title>A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining ModelsArabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Ramy</namePart>
<namePart type="family">Baly</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Gilbert</namePart>
<namePart type="family">Badaro</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Georges</namePart>
<namePart type="family">El-Khoury</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Rawan</namePart>
<namePart type="family">Moukalled</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Rita</namePart>
<namePart type="family">Aoun</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Hazem</namePart>
<namePart type="family">Hajj</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Wassim</namePart>
<namePart type="family">El-Hajj</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Nizar</namePart>
<namePart type="family">Habash</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Khaled</namePart>
<namePart type="family">Shaban</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2017-04</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Proceedings of the Third Arabic Natural Language Processing Workshop</title>
</titleInfo>
<originInfo>
<publisher>Association for Computational Linguistics</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Valencia, Spain</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<identifier type="citekey">baly-etal-2017-characterization</identifier>
<identifier type="doi">10.18653/v1/W17-1314</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/W17-1314</url>
</location>
<part>
<date>2017-04</date>
<extent unit="page">
<start>110</start>
<end>118</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining ModelsArabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models %A Baly, Ramy %A Badaro, Gilbert %A El-Khoury, Georges %A Moukalled, Rawan %A Aoun, Rita %A Hajj, Hazem %A El-Hajj, Wassim %A Habash, Nizar %A Shaban, Khaled %S Proceedings of the Third Arabic Natural Language Processing Workshop %D 2017 %8 April %I Association for Computational Linguistics %C Valencia, Spain %F baly-etal-2017-characterization %R 10.18653/v1/W17-1314 %U https://aclanthology.org/W17-1314 %U https://doi.org/10.18653/v1/W17-1314 %P 110-118
Markdown (Informal)
[A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining ModelsArabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models](https://aclanthology.org/W17-1314) (Baly et al., 2017)
ACL
- Ramy Baly, Gilbert Badaro, Georges El-Khoury, Rawan Moukalled, Rita Aoun, Hazem Hajj, Wassim El-Hajj, Nizar Habash, and Khaled Shaban. 2017. A Characterization Study of Arabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining ModelsArabic Twitter Data with a Benchmarking for State-of-the-Art Opinion Mining Models. In Proceedings of the Third Arabic Natural Language Processing Workshop, pages 110–118, Valencia, Spain. Association for Computational Linguistics.