اللغة العربية: تحليل المشاعر (استخراج الآراء) باستخدام نماذج حوسبة السنتك , الأدوات و الأساليب

الملخص

تعتبر اللغة العربية لغة غنية جداً بمفرداتها, ومن هذا المنطلق يعتبر علم تحليل العواطف واستخراج المشاعر من نصوصها أمراً يحمل تحدياَ كبيراً في مجال حوسبة السلوك العاطفية. ونظراّ لهذه الخصائص اللغوية والدلالات الفريدة تتميز اللغة العربية بتراكيب معقدة من ناحية النحو والصرف وكذلك تعدد معاني المفردات, إضافةً للتنوع والغنى في الأساليب البلاغية و التعبيرات المجازية. علاوةً على ذلك مع تطور اللغة وتعدد لهجاتها أصبحت لكل رقعة جغرافية في الحاضرة العربية لهجة تخصها. مع توافر هذه الخصائص لهذه اللغة جعلت تحليل و تقييم العواطف عملية دقيقة تتطلب استخدام أدوات حديثة لمعالجة اللغة الطبيعية مثل Farasa , Tools, بالإضافة الى معاجم المشاعر السلوكية للغة العربية, ونماذج التعليم العميق مثل Word2Vec  , BERT و AraBERT . تستخدم هذه الأدوات لتصنيف النصوص على مستويات عدة (النص الكامل, الجملة  والسياق), أيضاً تحديد المشاعر الإيجابية, السلبية والمحايدة, وعلاوة على التعامل مع الاختصاصات و الرموز التعبيرية الشائعة في وسائل التواصل الاجتماعي المتنوعة.

من هذا المنطلق تطرح هذه الدراسة التساؤل التالي: إلى أي مدى تساهم هذه الخصائص اللغوية والدلالية التي تميز اللغة العربية في التأثير على تحليل واستخراج الآراء و اكتشافها  ؟ وما هي أكثر نماذج حاسوبية وأدوات تقنية استخداما في تحاليل مقاصد الأنماط السلوكية؟

تتمثل فرضيات هذه الدراسة في دقة تحليل المشاعر واستخلاص الآراء والتي ترتبط ارتباطا إيجابياً باستعمال نماذج متقدمة للحوسبة الوجدانية ومثالاً على ذلك نماذج التعليم العميق. و بحسب السياق ففي النصوص العربية تحقق الأنظمة الخاصة بتحليل المشاعر و التي تعتمد على معاجم و قواعد لغوية رصينة ذات نتائج أكثر دقة مقارنة بتلك التي تعتمد على الأساليب الإحصائية. مع الإشارة بأن البيئة التي اُستخدمت في جميع العمليات البرمجية تم تنفيذها بلغة البرمجة بايثون.

أظهرت هذه الدراسة ان دمج التحليل البلاغي والسياقي مع تقنيات التعليم العميق يساهم بشكل جوهري في تطوير و تحسين دقة استخراج المشاعر و الآراء من النصوص العربية, خاصةً النصوص القصيرة مثل المنشورات والتغريدات.

نتائج هذه الدراسة تبرز و تسلط الضوء على إنشاء قواعد بيانات متكاملة تشمل اللغة العربية الفصحى وايضاً مختلف اللهجات, وتطبيق تحليل الآراء و المشاعر على مستويات متعددة. كذلك سيساهم ذلك في توظيف هذه التقنيات في مجالات متنوعة على سبيل المثال لا الحصر مجال التسوق, الرصد الاجتماعي, التعليم الرقمي و تحسين تجربة آراء المستخدم. من هذه الدراسة وعلى رغم التقدم باستخدام أبجديات الأدوات و النماذج التقنية المتوفرة لا تزال هناك تحديات قائمة تتعلق بغزارة و تنوع اللهجات, اللغة المجازية والبيانات الغير مهيلكة, جميع هذه المعوقات تفتح الأفق أمام تطوير نماذج أكثر دقة وفعالية في مجال الحوسبة السلوكية للغة العربية.