تصنيف الأخبار المسهبة حول وباء الكورونا المستجد عبر تويتر باستخدام تضمين الملفات النصية بواسطة خوارزمية الشبكات العصبية المتكررة
DOI:
https://doi.org/10.53671/pturj.v10i1.220الباحث الرئيسي :
رامي يوسفالكلمات المفتاحية:
فيروس كورونا ، تغريدات مسهبة اعلاميا ، تضمين النصوص، الشبكة العصبية المتكررة، بيانات مشوشة من انشاء المستخدمالملخص
أدى ظهور جائحة كورونا إلى انتشار عددهائل من أخبار كاذبة ومعلومات مضللة عبر التغريدات. ومن ثم فان هناك حاجة مهمه تتمثل في تصنيف التغريدات إلى تغريدات مسهبة اعلاميا و غير مسهبة اعلاميا وهذا الامر حفز الباحثين على استخدام تقنيات التعلم الآلي لمعالجة هذا الموضوع . وقدأظهرت الدراسات الحديثة اعتمادا كبيرا على خوارزميات الشبكة العصبية المتحورة. ومع ذلك فهي تعاني من مشكلة تدعى "النسيان الكارثي" حيث تفقد معلومات سياقية خلال عملية التدريب. لذلك هذه الدراسة تهدف الى اقتراح آلية لتضمين النصوص بناءا على الشبكة العصبية المتكررة. أخيرًا ، تم استخدام ثلاثة مصنفات من LR و SVM و MLP لتصنيف المستندات إلى مسهبة اعلاميا و غير مسهبة اعلاميا. باستخدام مجموعة البيانات المعيارية لـ WNUT-2020 في المهمة 2 ، حصل مصنف LR على أعلى مقياس f يبلغ 0.91. توضح هذه النتيجة فعالية RNN في توليد اليات تضمين نصوص مركبة .
التنزيلات
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2022 مجلة جامعة فلسطين التقنية للأبحاث
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
نموذج بحث - عربي
قواعد وضوابط النشر 