انجمن کامپیوتر ایران

تعیین شدت قطبیت نظرات کوتاه (نظرکاوی مبتنی بر جنبه)، یکی از حوزه‌های پژوهشی مهم در طول چند سال گذشته است. با توجه به تفاوت‌های ساختاری، نحوی و معنایی، چالش‌های زیادی در این زمینه وجود دارد. از جمله‌ی این چالش‌ها، وجود سه طبقه‌ی اصلی از تعدیل کننده‌ها یعنی نفی‌ها، تقویت کننده‌ها و تضعیف کننده‌ها، می‌باشد که می‌توانند قطبیت و شدت احساس متن‌های همجوار خود را تحت تاثیر قرار دهند. یکی دیگر از این چالش‌ها این است که عمدتاً به دلیل کلمات و همرخدادی بسیار محدود در متن، استفاده از دسته‌بندهای بانظارت (مبتنی بر فرکانس کلمه) برای این نوع متن با مشکل مواجه است و نمی‌تواند فضای بردار ویژگی و رابطه‌ی بین کلمات و اسناد را به خوبی نشان دهد. در این مقاله، یک مدل بانظارت نظرکاوی مبتنی بر جنبه‌ی 5 ستاره برای طبقه‌بندی معنایی نظرات به زیر کلاس‌های: بسیار ضعیف، ضعیف، متوسط، بسیار خوب و خوب، پیشنهاد می‌شود. بدین منظور، از دسته‌بند جنگل تصادفی استفاده شده است. روش پیشنهادی شامل چندین گام پیش¬پردازش و بهبود بردار ویژگی (همگون‌سازی کلمات نظر هم قطب و شرح قواعدی برای انتقال شدت احساس تعدیل کننده‌ها به همسایه‌ها) است و بنا به دانش نویسنده، این تحقیق در این زمینه، در زبان فارسی پیشگام می‌باشد. بررسی‌های انجام شده از مقایسه‌ی روش پیشنهادی با دسته‌بند پایه‌ی جنگل تصادفی و دسته‌بندها و روش‌های دیگر، نشان از بهبود نتایج و موثر بودن مدل پیشنهادی دارد.