ﯾمﯾ ﺗﺻﻣﯾم ﻧظﺎم ﺗﺣﻟﯾل اﻟرأي اﻟﻘﺎﺋم ﻋﻟﯽ اﻟﻣظﮭر ﻟﺗﻘ اﻟﻣدو

(1)

قتل رهظملا ىلع مئاقلا يأرلا ليلحت ماظن ميمصت ي

مي

ةيبرعلا ةنودملا

يرمسلأا زئاف ىملس

فارشإ د . بهذ دمحم

تامولعملا ةينقتو تابساحلا ةيلك كلملا ةعماج زيزعلا دبع

ةدج – رعلا ةكلمملا يب

ةيدوعسلا ة

رياني 2018 م

– لولأا ىدامج 9341

ـه

(2)

صلختسملا

ومنلا ةيعامتجلاا تانايبلل ًاريبك ًاردصم ديلوت يتلا ىدأ ةيعامتجلاا تاكبشلا عقاومل ديازتملا .

،رضاحلا تقولا يف

هاجت ءارلآاو حلاصملا نيرخلآا عم مساقتلا يف نيمدختسملا دعاست ةماه ةصنم يه ةيعامتجلاا ملاعلاا لئاسو ءايشلأا . رعاشملا ليلحت حبصأ (

SA ) عوضوم يف ةلوقنملا رعاشملا جارختسلا ثوحبلا ءارجا نم مامتهلال ريثم

ةدياحم وأ ،ةيبلس ،ةيباجيإ ةيبطقلا ريرقتو صنلا .

ـلل ريخلأا موهفملا ىلع ثحبلا اذه زكريو (SA)

رهظملا ساسأ ىلع مئاقلا رعاشملا ليلحت ىمسي ام وهو ،

( ABSA .) ليلحتل صنك لخدملا ىقلتت ثيح صن

نيعم . لواحي وهو نايكلل ةيسيئرلا بناوجلا نع فشكلا

رهظم لكل صوصنلاب رعاشملا طسوتم ديدحتو .

يف ةدوجوملا ثوحبلا مظعم (

ABSA ) يف قيقحتلا متي مل

يف ةيلاحلا تايدحتلاو تانودملا عقاوم يف ةرفوب دجوت يتلا ةيبرعلا ةغللا عم تامولعملا عاجرتسا تاينقت رعاشملا ليلحتو فينصتلا .

كلذل نإف اذه مادختساب تامولعملا عاجرتسا تاينقت ماظن ميمصت ىلإ فدهي ثحبلا

ةلصفنملا تاجيوملا ليوحت (

DWT ) عم ABSA ةيبرعلا ةغللاب

. ىلع تاساردلا مظعم نأ نيح يف ABSA

يللآا ملعتلا تايمزراوخل ةيساسلأا ةقيرطلل لاإ ذفنت مل ةيبرعلا ةغللاب .

ىلع مئاقلا رعاشملا ليلحت ماظن حارتقا مت ةلصفنملا تاجيوملا ليوحت عم رهظملا

( ABSADWT )

ةيبرعلا ةغلل

تازيملا رايتخاو ،صنلل ةقبسملا ةجلاعملا نم لحارم ةدع دامتعاو ةيبرعلا تاقيلعتلا يف رعاشملا فينصتل ددعتملا صنلا فينصتو .

و حلطصملا ةراشإ ماظنلا لغتسي DWT

رهظم وحن مدختسملا تاراسفتسا ىلع ةباجلإل

ساب نيعم فيطلا ىلع مئاقلا جذومنلا نم ةعومجم مادخت

IR ( SBIRM )

يللآا ملعتلا قرطو (

ML .)

ماظن مييقتو رابتخلا براجتلا ىرجت (

ABSADWT ةَدُعملا ةيبرعلا تاقيلعتلا تانايب ةعومجم مادختساب )

. متي

ةميق ىلع ءانب ءادلأا مييقت Accuracy

،ةقدلا ( ةداعتسا

\ دادرتسلاا )

و ( F-measure .)

تو ماظن نأ ةجيتنلا نيب

ABSADWT لا يف ةئفلا فينصت عم ماظنلا ءادأ قوفي يبطقلا فنصملا عم

( accuracy

&

precision )

؛

يف هئارجا مت يذلا كرتشملا جهنلا عم ةنراقملاب تقوفت حرتقملا ماظنلا جئاتن مظعم نأ ،اضيأ (ABSADWT)

.

اب تقوفت حرتقملا ماظنلا جئاتن نإف ،كلذ ىلإ ةفاضلإابو هيجوتلا مهس جذومن عم ةنراقمل

(VSM) ليلحت ماظن مث

رعاشملا (SA)

.

(3)

Design an Aspect-Based Sentiment Analysis System to Evaluate Arabic Micro-Blogging

By Salma Faiz Alasmari

Supervised By Dr. Mohamed Dahab

FACULTY OF COMPUTING AND INFORMATION TECHNOLOGY KING ABDULAZIZ UNIVERSITY

JEDDAH – SAUDI ARABIA

Jumada' Al-Awwal 1438H- January 2018 G

(4)

Abstract

The increasing growth of the social network sites generating a big resource of social data. Nowadays, social media is an important platform that helps the users in sharing with others interests and opinions toward things. Sentiment Analysis (SA) has become an interesting area of research uses to extracting sentiments conveyed in text and decided the polarity is positive, negative, or neutral.

This research focuses on the recent concept of SA, which is called Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA). It is received as input as a text to analyzing a specific entity, detect the main aspects of the entity and determine the average sentiment of the texts per aspect. Most existing researches in ABSA are not investigated information retrieval techniques with Arabic language that the abundant presence in blogging sites and present challenges in classification and sentiment analysis. We considered to apply the information retrieval techniques using Discrete Wavelet Transform (DWT) with ABSA in Arabic. While most studies on ABSA in Arabic have been only conducted for baseline of machine learning algorithms.

An Aspect-Based Sentiment Analysis system with Discrete Wavelet Transform (ABSADWT) was proposed for Arabic to classify the sentiment in Arabic reviews and adopt several phases of text pre-processing, features selection and multiclass text classification. The system exploits term signal and DWT to answer user queries toward specific aspect using a combination of Spectral-Based IR Model (SBIRM) and Machine Learning (ML) methods.

The experiments are conducted to test and evaluate the (ABSADWT) system using developed Arabic reviews dataset. The performance is evaluated in term of accuracy, precision recall and F-measure. The result shows that the ABSADWT system with the polarity classifier outperformed the system with the category classifier in accuracy and precision. Also, the proposed system results outperform the co-occurrence approach of the ABSA. In addition, the proposed system results outperform when compared with vector space model then the sentiment analysis system.