کاربرد ویژگی های متنی در تحلیل عقاید

امروزه با گسترش شبکه های اجتماعی و مشارکت کاربران در فروم ها، به حجم عظیمی از داده های متنی می توان دسترسی داشت. تحلیل های متنوعی پیرامون داده های استخراج شده، انجام می شود و با بررسی این داده ها، می توان به نتایج مهمی در زمینه های اقتصادی، اجتماعی، سیاسی و موارد دیگر، دست یافت. بنابراین نیاز به روش هایی خودکار برای کشف نظرات کاربران از داده های متنی احساس می شود. در این بررسی، به معرفی تحلیل احساسات و عقاید از داده های متنی پرداخته و ویژگی های متنی مهم در این حیطه را بررسی خواهیم کرد. این ویژگی ها گامی مهم در پردازش زبان های طبیعی شناخته شده و با تبدیل آن به فرمی ساخت یافته و قابل فهم برای ماشین، اعمال الگوریتم های یادگیری ماشینی را برای تحلیل گران امکان پذیر می کنند. به طور کلی پردازش زبان های طبیعی یکی از موضوعات چالش برانگیز در علوم کامپیوتری محسوب می شود و پژوهشگران با استفاده از کاربردهای آن در تحلیل عقاید، سعی در شناسایی اجزای متن و ارتباط آن ها با یکدیگر و نهایتاً بیان میزان قطبیت عبارات بهصورت یک اندازه ی عددی دارند.امروزه با گسترش شبکه های اجتماعی و مشارکت کاربران در فروم ها، به حجم عظیمی از داده های متنی می توان دسترسی داشت. تحلیل های متنوعی پیرامون داده های استخراج شده، انجام می شود و با بررسی این داده ها، می توان به نتایج مهمی در زمینه های اقتصادی، اجتماعی، سیاسی و موارد دیگر، دست یافت. بنابراین نیاز به روش هایی خودکار برای کشف نظرات کاربران از داده های متنی احساس می شود. در این بررسی، به معرفی تحلیل احساسات و عقاید از داده های متنی پرداخته و ویژگی های متنی مهم در این حیطه را بررسی خواهیم کرد. این ویژگی ها گامی مهم در پردازش زبان های طبیعی شناخته شده و با تبدیل آن به فرمی ساخت یافته و قابل فهم برای ماشین، اعمال الگوریتم های یادگیری ماشینی را برای تحلیل گران امکان پذیر می کنند. به طور کلی پردازش زبان های طبیعی یکی از موضوعات چالش برانگیز در علوم کامپیوتری محسوب می شود و پژوهشگران با استفاده از کاربردهای آن در تحلیل عقاید، سعی در شناسایی اجزای متن و ارتباط آن ها با یکدیگر و نهایتاً بیان میزان قطبیت عبارات بهصورت یک اندازه ی عددی دارند.