| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,532 |
| تعداد مقالات | 18,594 |
| تعداد مشاهده مقاله | 60,953,824 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 21,761,879 |
یک مدل عمیق CNN-BiLSTM مبتنی بر مکانیزم توجه برای تحلیل احساسات نظرات کاربران در رسانههای اجتماعی | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| دوره 56، شماره 1 - شماره پیاپی 115، خرداد 1405، صفحه 13-22 اصل مقاله (819.98 K) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2025.67687.5036 | ||
| نویسندگان | ||
| رضا لطیفی اردهائی1؛ محمد اسدپور* 2؛ میرهادی سیدعربی3 | ||
| 1گروه مهندسی کامپیوتر- دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر- دانشگاه تبریز- تبریز- ایران | ||
| 2دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر- دانشگاه تبریز- تبریز - ایران | ||
| 3گروه مهندسی مخابرات- دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر- دانشگاه تبریز- تبریز - ایران | ||
| چکیده | ||
| هدف از تحلیل احساسات، تعیین جهتی برای بیان دیدگاه و نظرات کاربران و مشاهده وضعیت عمومی با توجه به هوش اقتصادی، سنجش رضایت مشتری، پیش بینی فروش فیلم و موارد دیگر می باشد. همچنین تجزیه و تحلیل احساسات، به عنوان یکی از زمینههای پردازش زبان طبیعی شناخته میشود. هدف از این پژوهش، ارائه رویکردی جدید برای تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص قطبیت نظرات کاربران رسانههای اجتماعی با استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق است. در این مطالعه با استفاده از تلفیق شبکههای CNN و Bi-LSTM و با به کارگیری مکانیزم توجه مدلی پیشنهاد میشودکه از CNN برای استخراج ویژگی متن و از شبکهBi-LSTM برای طبقهبندی احساسات استفاده میکند. مکانیزم توجه نیز میتواند بر بخشهای مهم یک دنباله تمرکز کرده و در نتیجه کارایی شبکههای عصبی را در کارهای مختلف از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار افزایش دهد. نتایج بدست آمده نشان میدهد که روش پیشنهادی، دقت بالاتر و پیچیدگی کمتری برای تعیین قطبیت نظرات کاربران در رسانههای اجتماعی نسبت به روشهای موجود در تحقیقات اخیر دارد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تحلیل احساسات؛ یادگیری عمیق؛ CNN؛ Bi-LSTM؛ مکانیزم توجه؛ رسانه های اجتماعی | ||
| مراجع | ||
|
[1] A. Kumar Sharma, S. Chaurasia and D. Kumar Srivastava, "Sentimental Short Sentences Classification by Using CNN Deep Learning Model with Fine Tuned Word2Vec," Procedia Computer Science, vol. 167, pp. 1139-1147, April 2020. [2] J. S. and . M. M. , "An efficient sentiment analysis methodology based on long short-term memory networks," Complex & Intelligent Systems, vol. 7, p. 2485–2501, 18 June 2021. [3] N. Cach Dang , M. N. Moreno-García and F. De la Prieta, "Sentiment Analysis Based on Deep Learning:A Comparative Study," Electronics, 14 March 2020. [4] M. Birjali, M. Kasri and A. Beni-Hssane, "A comprehensive survey on sentiment analysis: Approaches,challenges and trends," Knowledge-Based Systems, vol. 226, p. 107134, 17 August 2021. [5] M. D. and . R. R. , "An efficient sentimental analysis using hybrid deep learning and optimization technique for Twitter using parts of speech (POS) tagging," International Journal of Speech Technology, vol. 24, p. 329–339, 1 February 2021. [6] Zafarani-Moattar, E., Kangavari, M. R., & Rahmani, A. M. (2022). Topic detection on COVID-19 tweets: A comparative study on clustering and transfer learning models. Tabriz Journal of Electrical Engineering, 52(4), 281–291. https://doi.org/10.22034/tjee.2022.15744. [7] R. Kumar Behera, M. Jena, S. Kumar Rath and S. Misra, "Co-LSTM: Convolutional LSTM model for sentiment analysis in social big data," Information Processing and Management, vol. 58, no. 1, January 2021. [8] S. Sachin, A. Tripathi, N. Mahajan, S. Aggarwal and P. Nagrath, "Sentiment Analysis Using Gated Recurrent Neural Networks," SN Computer Science, March 2020. [9] S. TAM, R. BEN SAID and Ö. ÖZGÜR TANRIÖVER, "A ConvBiLSTM Deep Learning Model-Based Approach for Twitter Sentiment Classification," IEEE Access, vol. 9, pp. 41283 - 41293, 9 March 2021. [10] S. Kardakis, I. Perikos, F. Grivokostopoulou and I. Hatzilygeroudis, "Examining Attention Mechanisms in Deep Learning Models for Sentiment Analysis," Applied Sciences 11, no. 9, 25 April 2021. [11] Z. Yang, Z. Dai, Y. Yang1, J. Carbonell1, R. Salakhutdinov1 and Q. V. Le, "XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding," January 2020. [12] M. Umut Salur and I. Aydin, "A Novel Hybrid Deep Learning Model for Sentiment Classification," IEEE Access, vol. 8, pp. 58080 - 58093, 23 March 2020. [13] X. FU, J. YANG, J. LI, M. FANG3 and H. WANG4, "Lexicon-enhanced LSTM with Attention for General Sentiment Analysis," IEEE Access, vol. 6, pp. 71884 - 71891, 29 October 2018. [14] M. E. Basiri, S. Nemati, M. Abdar and E. Cambria, "ABCDM: An Attention-based Bidirectional CNN-RNN Deep Model for sentiment analysis," Future Generation Computer Systems, vol. 115, pp. 279-294, February 2021. [15] C. N. Dang, M. N. Moreno-Garcı´a and F. De la Prieta, "Hybrid Deep Learning Models for Sentiment Analysis," Complexity, 13 August 2021. [16] G. XU, Y. MENG, X. QIU, Z. YU and X. WU, "Sentiment Analysis of Comment Texts Based on BiLSTM," IEEE Access, vol. 7, pp. 51522 - 51532, 9 April 2019. [17] A. H. Ombabi, O. Lazzez, W. Ouarda and A. M. Alimi, "Deep learning framework based on Word2Vec and CNNfor users interests classification," in Sudan Conference on Computer Science and Information Technology (SCCSIT), 2017. [18] پورحسینی، محمدرضا؛ عباسی، مهدی و محمدیپسند، احسان. (۱۴۰۳). توسعه مدلهای کوچک یادگیری ماشین برای توزیع بهینه بارهای کاری در شبکههای لبه. مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، ۵۴(۴)، ۴۰۴-۴۱۳ https://doi.org/10.22034/tjee.2024.57664.4672. [19] G. Liu and J. Guo, "Bidirectional LSTM with attention mechanism and convolutional layer for text classification," Neurocomputing, vol. 337, pp. 325-338, 14 April 2019. [20] Z. JIANQIANG, G. XIAOLIN and Z. XUEJUN, "Deep Convolution Neural Networks for Twitter Sentiment Analysis," IEEE Access, vol. 6, pp. 23253 - 23260, 1 January 2018. [21] Y. LIN, J. LI, L. YANG, K. XU and H. LIN, "Sentiment Analysis With Comparison Enhanced Deep Neural Network," IEEE Access, vol. 8, pp. 78378 - 78384, 22 April 2020. [22] M. Kamyab, G. Liu and M. Adjeisah, "Attention-Based CNN and Bi-LSTM Model Based on TF-IDF and GloVe Word Embedding for Sentiment Analysis," Applied Sciences, no. 23, 27 November 2021. [23] H. Tien Nguyen and M. Le Nguyen, "An ensemble method with sentiment features and clustering support," Neurocomputing, vol. 370, pp. 155-165, 22 December 2019. [24] M. Kamkarhaghighi and M. Makrehchi, "Content Tree Word Embedding for document representation," Expert Systems with Applications, pp. 241-249, 30 December 2017. [25] S. Wen and J. Li, "Recurrent Convolutional Neural Network with Attention for Twitter and Yelp Sentiment Classification," in Proceedings of the 2018 International Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence, 2018. [26] D. ZHANG, L. TIAN, M. HONG, F. HAN, Y. REN and Y. CHEN, "Combining Convolution Neural Network and Bidirectional Gated Recurrent Unit for Sentence Semantic Classification," IEEE Access, vol. 6, pp. 73750 - 73759, 22 November 2018. [27] U. Mohd, B. Ahmad, E. Song, M. S. Hossain, M. Alrashoud and G. Muhammad, "Attention-based sentiment analysis using convolutional and recurrent neural network," Future Generation Computer Systems, pp. 571-578, December 2020. [28] W. Li, F. Qi, M. Tang and Z. Yu, "Bidirectional LSTM with self-attention mechanism and multi-channel features for sentiment classification," Neurocomputing, vol. 387, pp. 63-77, 28 April 2020. [29] G. Rao, W. Huang, Z. Feng and Q. Cong, "LSTM with sentence representations for document-level sentiment classification," Neurocomputing, vol. 308, pp. 49-57, 25 September 2018. [30] J. DU, L. GUI, Y. HE, R. XU and X. WANG, "Convolution-Based Neural Attention With Applications to Sentiment Classification," IEEE Access, vol. 7, pp. 27983 - 27992, 21 February 2019. [31] A. U. Rehman, A. K. Malik, B. Raza and W. Ali, "A Hybrid CNN-LSTM Model for Improving Accuracy of Movie Reviews Sentiment Analysis," Multimedia Tools and Applications, vol. 78, p. 26597–26613, 11 June 2019. [32] B. Ahmed Chandio, A. Shariq Imran, M. Bakhtyar, S. M. Daudpota and J. Baber, "Attention-Based RU-BiLSTM Sentiment Analysis Model for Roman Urdu," Applied Sciences, no. 7, 4 April 2022. [33] M. Mishra, A. Patil, " Sentiment Prediction of IMDb Movie Reviews Using CNN-LSTM Approach", International Conference on Control Communication & Computing India (ICCC) , July 2023. [34] S. A. Sazan, M. Ahmed, T. B. Saad, M. Roy "Advanced Natural Language Processing Techniques for Efficient Sentiment Analysis of US Airline Twitter Data: A High-Performance Framework for Extracting Insights from Tweets", 2024 6th International Conference on Electrical Engineering and Information & Communication Technology (ICEEICT). [35] R. Marino, L. Buffoni, L. Chicchi, F. D. Patti, D. Febbe, L. Giambagli, D. Fanelli, " Learning in Wilson-Cowan model for metapopulation", 2024. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 253 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 82 |
||