ناقشت الباحثة إيناس عمر مسقله الطالبة في برنامج الماجستير في علم الحاسوب في كلية الدراسات العليا في الجامعة العربية الأمريكية، رسالتها الموسومة ب: "نحو دمج تقنيات معالجة اللغة الطبيعية ومصادر دلالات المعاني الخارجية لبناء نظام تحليل الآراء".
وتناولت الرسالة إلى التطورات الأخيرة في تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP)التي أدت الى تعزيز قدرات المعالجة والتحليل وفهم المشاعر المعبر عنها في المراجعات التي أنشأها المستخدمون عبر مختلف المنتجات والخدمات، موضحة ان هذا الاهتمام المتزايد قد حفز بتحليل المشاعر جهودًا بحثية كبيرة.
تتعمق هذه الدراسة، حسب الباحثة، في تحليل الآراء مع التركيز بشكل خاص على مجموعات بيانات اللغة العربية، ومن خلال الاستفادة من تقنيات المعالجة المسبقة التقليدية وخوارزميات التعلم الآلي، اقترحت الباحثة نموذجًا شاملاً لتحليل المشاعر يتكون من أربع مراحل، وأشارت إلى أن الهدف الأساسي للنموذج المقترح هو تسخير موارد وتقنيات اللغة الإنجليزية لقياس تأثيرها على دقة المصنف عند تطبيقها على مجموعات البيانات العربية.
من خلال سلسلة من التجارب التي أجريت على مجموعات البيانات العربية وترجماتها الإنجليزية، أجرت الباحثة تقييما لفعالية طرق المعالجة المسبقة المختلفة ومصنفات التعلم الآلي: الانحدار اللوجستي (LR)، والغابات العشوائية (RF)، وخوارزمية بايز (NB)، ومصنف آلة دعم المتجهات .(SVM) ومن الجدير بالذكر أن مصنف SVM يتفوق باستمرار على الآخرين، ويظهر أعلى دقة في معظم السيناريوهات.
واستكشفت الدراسة تأثير ترجمة مجموعات البيانات ودمج المرادفات على دقة تحليل المشاعر، في حين أن ترجمة مجموعات البيانات من العربية إلى الإنجليزية وبالعكس لم تسفر عن تغييرات كبيرة في الدقة، بل وإن إدراج المرادفات من مجموعات البيانات الإنجليزية في تجارب تحليل المشاعر العربية أدى إلى نتائج مختلطة، وهذا يسلط الضوء على تعقيدات الفروق الدقيقة الخاصة باللغة والتحديات التي تواجه تحليل المشاعر بشكل فعال عبر اللغات المختلفة، و تساهم نتائج البحث في الفهم الأوسع لمنهجيات تحليل المشاعر وتؤكد أهمية مراعاة الاختلافات اللغوية في مهام تحليل المشاعر.
من الجدير ذكره ان الدكتور محمد مرعي أشرف على الرسالة، شاركه في الإشراف الدكتور مجاهد عليات، وضمن لجنة الممتحنين كلا من الدكتور رامي حدرب والأستاذ الدكتور لبيل عرفة.