Work

Facebook Comments-Based Assessment Model for Food Product Companies Using Four Machine Learning Methods with Arabic/Iraqi Lexicon

Year: 2024

Type: article

Abstract: تزداد حاجة الناس الى الغذاء يوماً بعد يوم بسبب الزيادة السكانية الكبيرة التي حصلت للمجتمع البشري، مما أدى الى زيادة كبيرة في نشاط شركات صناعة المنتجات الغذائية في العالم. من هنا تبرز الحاجة الضرورية الى تقييم اداء شركات انتاج الغذاء. وجدنا ان افضل طريقة لتقييم اداء هذه الشركات هو عن طريق تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي، لانها الطريقة الاحدث والاكثر شيوعاً بين الناس. في هذا البحث تم الاعتماد على تقنيات تعلم الماكنة في تقييم تعليقات المشاركين في تقييم شركات انتاج الغذاء بعد ان تم الاستعانة بمعجم مصطلحات اللغة العربية عموماً واللهجة العراقية خصوصاً، وهذه المصطلحات تخص الكلمات والتعابير الايجابية والسلبية. ومن ثم التدريب من خلال خوارزميات تعلم الماكنة. تم اختبار خوارزمية الغابة العشوائية (RF)، و Naive Bayes (NB)، و Rough Set Theory (RST)، و Support Vector Machine (SVM). أثبتت التجارب أن طريقة RST تفوقت على الثلاثة الآخرين. حيث أن طريقة (RST) حققت نسبة دقة (96.13%)، وحققت طريقة (SVM) نسبة دقة (95.75%)، حققت طريقة (RF) نسبة دقة (%94.1) وحققت طريقة (NB) نسبة دقة (87.1%).

Source: Baghdad Science Journal

DOI: 10.21123/bsj.2024.10099

Authors: Raad Sadi Aziz, Sura Mazin Ali, Ahmed T. Sadiq

Institutions: Middle Technical University, Mustansiriyah University, University of Technology - Iraq

Language: Arabic

Topic: Sentiment Analysis and Opinion Mining

Subfield: Artificial Intelligence

Field: Computer Science

Domain: Physical Sciences

SDG: Zero hunger

Open Access status: gold

Estimated APC paid: $150