Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/30930
Title: | A machine learning technique for emotion detection in social media |
Authors: | SAADI, WAFA HADJAIDJI, Oumaima MELIK, Anouar |
Keywords: | Emotion detection social media Machine learning LSTM |
Issue Date: | 2022 |
Abstract: | Emotions are known to affect human perception as well as their memory, thinking and
imagination. We are living a new era that Microblogging and social networking sites like
Twitter and Facebook are challenging sources of information that allow people to share their
feelings and thoughts as well as their emotions on a daily basis. Emotion detection (ED) is a
special case of sentiment analysis wherein the result is more accurate and it is depicted in
more expressions such as sadness, enjoyment, anger, disgust, fear, surprise and happiness.
Our work is interested on emotions detection from Arabic text in social media using the NLP
technique based on machine learning model. من المعروف أن العواطف تؤثر على الإدراك البشري وكذلك على ذاكرتهم وتفكيرهم وخيالهم. نحن نعيش حقبة جديدة مصادر صعبة للمعلومات التي Facebook و Twitter حيث تمثل المدونات الصغيرة ومواقع الشبكات الاجتماعية مثل هو حالة خاصة لتحليل المشاعر )ED( تسمح للناس بمشاركة مشاعرهم وأفكارهم وعواطفهم بشكل يومي. كشف العاطفة حيث تكون النتيجة أكثر دقة ويتم تصويرها بمزيد من التعبيرات مثل الحزن والمتعة والغضب والاشمئزاز والخوف والمفاجأة والسعادة. يهتم عملنا باكتشاف المشاعر من النص العربي في وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام تقنية البرمجة اللغوية الطبيعية القائمة على نموذج التعلم الآلي. |
Description: | Fundamental computing |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/30930 |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
HADJAIDJI _ MELIK .pdf | Fundamental computing | 2,03 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.