یک مدل تشخیص احساسات معنایی مبتنی بر آنتولوژی و آتوماتای یادگیر عمیق سلولی
الموضوعات : Special
هوشنگ صالحی
1
,
رضا قائمی
2
,
مریم خیرآبادی
3
1 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد نیشابور، دانشگاه آزاد اسلامی، نیشابور، ایران
2 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد قوچان، دانشگاه آزاد اسلامی، قوچان، ایران
3 - گروه مهندسی کامپیوتر، واحد نیشابور، دانشگاه آزاد اسلامی، نیشابور، ایران
الکلمات المفتاحية: نظر کاوی, تحلیل احساسات, شبکه عصبی عمیق, آتوماتای سلولی, آنتولوژی,
ملخص المقالة :
امروزه شبکه های اجتماعی و رسانه های ارتباطی نقش به سزایی را در زندگی روزمره کاربران دارند. کاربران در زمینه های مختلف در شبکه های اجتماعی اقدام به گفتگو و تبادل اطلاعات می نمایند. در جملات و کامنت های کاربران احساسات منفی و مثبت در رابطه با اخبار روز، اتفاقات موجود و غیره وجود دارد که تشخیص این احساسات با چالش های زیادی مواجه است. تاکنون روش های مختلفی مانند یادگیری ماشین، رویکردهای آماری، هوش مصنوعی و غیره به منظور تشخیص احساسات مطرح شده است که علی رغم کاربردهای فراوانی که داشته اند؛ اما هنوز نتوانسته دقت، شفافیت و صحت قابل قبولی داشته باشند. بنابراین در این مقاله، یک مدل نظرکاوی معنایی مبتنی بر آنتولوژی با استفاده از آتوماتای یادگیر عمیق سلولی مبتنی بر شبکه عصبی عمیق GMDH ارائه شده است. از رویکرد آنتولوژی برای انتخاب ویژگی های برجسته مبتنی بر قوانین تولید و از آتوماتای یادگیر عمیق سلولی برای طبقه بندی احساسات کاربران استفاده می‌‌شود. نوآوری اصلی این مقاله الگوریتم پیشنهادی آن است که یک روش یادگیری عمیق جهت پردازش تنها یک عبارت توسعه داده شده و سپس با انتقال آن به حوزه آتوماتای سلولی، پردازش موازی و یا توزیع شده آن فراهم می شود. در این مقاله، از مجموعه داده های مشتریان آمازون، توئیتر، فیس بوک، اخبار جعلی COVID-19، آمازون و شبکه اخبار جعلی استفاده شده است. با شبیه سازی روش پیشنهادی مشاهده گردید که روش پیشنهادی نسبت به سایر روش های دیگر به طور میانگین 3% بهبود داشته است