Deep learning-based sentiment analysis of Algerian-Arabic short texts

Abstract

Apr`es l’apparition du web 2.0, et prolif´eration rapide des services de r´eseaux sociaux tels que Facebook, Twitter et Youtube, l’analyse des sentiments a pris une place ´enorme dans le domaine du traitement du langage naturel (TLN), o`u de nos jours la recherche sur l’analyse des sentiments est appliqu´ee dans diverses applications telles que le marketing et la politique. De nombreux chercheurs ont travaill´es sur l’analyse des sentiments Arabes et les dialectes Arabes, mais peu d’entre eux ont concentr´es sur l’Arabe Alg´erien. Dans ce travail on a propos´e une approche d’apprentissage profond pour l’avalyse des sentiments, pr´ecis´ement les r´eseaux de neurones r´ecurrents, qui aborde `a la fois l’Arabe standard moderne (MSA) et l’Arabe Alg´erien vernaculaire utilis´e dans les r´eseaux sociaux, o`u on propose notre jeu de donn´ees (dataset) annot´e manuellement, et aussi notre mod`ele de Word2Vec, et le corpus utilis´e pour entrainer le Word2Vec.