3-11-3. بررسی املا……………………………………………………………………………… 22
3-11-4. ریشه‌یابی……………………………………………………………………………….. 22
3-11-5. نرمال‌سازی……………………………………………………………………………… 22
3-11-6. تجزیه…………………………………………………………………………………… 23
3-11-7. برچسب‌گذاری اجزاء گفتار……………………………………………………………… 23
3-12. پایگاه داده‌ی اطلاعات پیش‌پردازش‌شده………………………………………………………. 23
فصل4 روش تحقیق، آزمایش‌ها، و نتایج…………………………………………………………… 25
4-1. مقدمه………………………………………………………………………………………….. 26
4-2. انتخاب زمینه…………………………………………………………………………………… 26
4-3. انتخاب و استخراج نظرات……………………………………………………………………… 27
4-4. مشخصه های مورد استفاده……………………………………………………………………… 28
4-5. پیش‌پردازش‌های انجام‌شده و استخراج بردار‌های مشخصه………………………. 30
4-6. انتخاب رده‌بند‌ها……………………………………………………………………………….. 31
4-7. آزمایش‌های انجام‌شده………………………………………………………………………….. 32
4-8. تحلیل نتایج……………………………………………………………………………………. 41
4-8-1. بهترین نتایج……………………………………………………………………………… 41
4-8-2. بررسی ترکیب دو مشخصه‌ی “گرایش آغازگر”، و “نشانه‌های سؤال”………………………. 41
4-8-3. بررسی افزودن مشخصه‌ی “صفات و قیود استخراج شده به صورت خود‌کار” به دو مشخصه‌ی قبل…. 42
4-8-4. بررسی تک‌تک مشخصه ها……………………………………………………………….. 43
4-8-5. بررسی لحاظ و عدم لحاظ “نرمال‌سازی” و “تعداد رخداد” مشخصه ها…………………….. 44
4-8-6. بررسی ردهبندهای مورد استفاده…………………………………………………………… 45
4-8-7. بررسی تاثیر حذف برخی از صفات و قیود وابسته به زمینه……………………………….. 46
4-8-8. بررسی برخی از ردهبندهای مهم و شناخته‌شده‌ی دیگر……………………………………. 46
فصل5 نتیجه‌گیری و کار‌های آتی…………………………………………………………………… 48
5-1. نتیجه‌گیری……………………………………………………………………………………… 49
5-2. کار‌های آتی……………………………………………………………………………………. 50
مراجع و ماخذ……………………………………………………………………………………….. 51
پیوست الف: 50 اظهارنظر استفاده شده (از 30 خبر)، به‌همراه مشخصه های استخراج‌شده از داخل آنها. 55
واژه‌نامه فارسی- انگلیسی……………………………………………………………………………. 86
واژه‌نامه انگلیسی- فارسی……………………………………………………………………………. 88
چکیده‌ی انگلیسی .. 90
چکیده:
در این پایان‌نامه به رده‌بندی و تعیین گرایش یا قطبیت احساس در نظرات کاربران از نقطه‌نظر مثبت یا منفی بودن نظرات بیان‌شده، در یکی از پربازدیدترین سایت‌های خبری ایران پرداخته‌ایم. برای این‌کار مشخصه های جدیدی را معرفی کرده‌ایم. پس از جمع آوری و پیش‌پردازش متن نظرات و استخراج این مشخصه ها، آنها را با بهره گرفتن از ردهبندهای مختلف در حالات و ترکیب‌های گوناگون مورد بررسی قرار داده‌ایم. نتایج بدست آمده نشان از کارایی مناسب مشخصه های معرفی شده و ردهبندهای مورد استفاده دارند به‌طوری‌که بالاترین دقت (نود و سه درصد) در حالتی بدست آمده است که از تمام مشخصه ها برای آموزش رده‌بند استفاده شده است.
علاوه بر کار رده‌بندی مذکور، با نگاهی به انواع دیگر چالش‌ها، تحقیقات انجام‌شده، و مسائل متنوع مرتبط با کاوش در نظرات متنی کاربران (مانند تشخیص شخص بیان کننده‌ی نظر، تشخیص درجه‌ی شدت گرایش، شناسایی نظرات نامطلوب، و…)، ایده‌ی جدید ایجاد یک موتور جستجوی نظرات مطرح و معماری پیشنهادی برای آن ارائه شده است.
فصل اول: مقدمه
1- مقدمه و ضرورت تحقیق
اطلاع از نظر دیگران از نقطه‌نظرات گوناگون دارای اهمیت فراوانی است. تصور کنید که قصد دارید کالا یا خدماتی را خریداری کنید. آگاهی از نظر مثبت یا منفی افرادی که قبلا آن کالا یا خدمات را خریداری کرده‌اند چقدر برای شما اهمیت دارد؟ آیا نظر آنها می‌تواند بر تصمیم شما تاثیر‌گذار باشد؟ اگر یک شرکت خدماتی داشتید به چه میزان علاقه‌مند به اطلاع از نظر مخاطبین خود در رابطه با مطلوبیت یا عدم مطلوبیت خدمات خود بودید؟ آیا اطلاع از نظر آنها در اتخاذ تصمیمات بهتر به شما کمک می‌کرد؟ اگر یک کاندیدای انتخاباتی بودید تمایل داشتید تا از اقبال یا عدم اقبال رای‌دهندگان نسبت به خود خبر داشته باشید؟
اگر به اطرافمان نگاه کنیم می‌بینیم که افراد حقیقی و حقوقی گوناگون از شرکتهای بزرگ و سیاستمداران گرفته، تا افراد عادی جامعه در تصمیمات کوچک و بزرگ خود تحت تاثیر نظرات دیگران قرار دارند. طبیعتاً در چنین وضعیتی اطلاع از نظرات افراد اهمیت فراوانی پیدا می‌کند.
از طرف دیگر با ظهور وب و گسترش مشارکت کاربران در سال‌های اخیر به‌خصوص با ظهور پدیده‌هایی مثل وبلاگ‌ها[1] و شبکه‌های اجتماعی[2]، و تمایل کاربران برای اظهار و به اشتراک‌گذاری نظرات خود پیرامون مسائل مختلف، شاهد حجم انبوهی از نظرات مکتوبی هستیم که هرگز تاکنون با این حجم، تنوع، و آسانی در دسترس قرار نداشته‌اند. این موضوع به‌همراه اهمیت ذکر‌شده در مورد اطلاع از نظر دیگران توجه محققین علوم کامپیوتر بویژه محققین حوزه‌ی داده‌کاوی[3] را به‌خود جلب کرده است و موجب شکل‌گیری حوزه‌ای جدید تحت عنوان “کاوش در نظرات[4]” گردیده است. بر اساس [1] شاید بتوان سال 2001 میلادی را نقطه‌ی عطفی برای این توجهات دانست.
به مرور زمان ابعاد گوناگون جدیدی در حوزه‌ی کاوش در نظرات نمایان گشتند و تحقیقات متنوعی در رابطه با هر یک از این ابعاد شکل گرفتند. به عنوان نمونه نیاز به اطلاع از هویت و مشخصات شخصی که یک نظر را اظهار کرده است مثلا برای تعیین میزان سودمندی آن اظهار نظر، و یا نیاز به تشخیص نظراتی که برای اهداف نامطلوب (از قبیل تبلیغات جهت‌دار به‌نفع یا بر‌علیه یک کالا) درج شده‌اند از جمله‌ی این ابعاد هستند. مروری بر تحقیقات انجام‌شده در حوزه‌ی کاوش در نظرات را می‌توان در [1] و [2] دید. در فصل دو به معرفی ابعاد گوناگون این حوزه و نیز چالش‌های مشترک این حوزه با حوزه‌های دیگر متن‌کاوی[5] (نظیر قطعه‌بندی متن[6] و برچسب زدن اجزاء گفتار[7]) خواهیم پرداخت.
وقتی شخصی در رابطه با چیزی نظری را بیان می‌کند، این نظر می‌تواند حاوی ویژگی‌های احساسی نظیر خشم، ترس، خوشحالی، و … باشد. از جمله‌ی ویژگی‌های احساسی موجود در نظرات که از مهمترین و اولیه‌ترین بحث‌هایی بوده که در حوزه‌ی کاوش در نظرات مطرح بوده است، گرایش یا به عبارت دیگر مثبت یا منفی بودن نظر اظهار‌شده در مورد هدف اظهارنظر است. از تشخیص این ویژگی احساسی در ادبیات این حوزه تحت عناوین “رده‌بندی احساس[8]”، “تحلیل احساس[9]”، “تشخیص قطبیت احساس[10]”، و “تشخیص گرایش احساس[11]” یاد می‌شود. برای مثال اظهارنظر “تصویر این تلویزیون خیلی با کیفیت است” حاوی احساس مثبت نسبت به کیفیت تصویر تلویزیون است و در طبقه‌بندی مثبت قرار می‌گیرد، و اظهارنظر “تماشای این فیلم را به کسی توصیه نمی‌کنم” حاوی احساس منفی نسبت به فیلم مورد نظر است.
آگاهی از “گرایش احساس در نظرات[12]” کاربران در حوزه‌های مختلف از قبیل تجارت، سیاست، تعامل بین انسان و کامپیوتر (برای تعیین نوع عکس‌العمل ماشین بر اساس نظر انسان)، و در انواع تصمیم‌گیری‌های افراد حقیقی و حقوقی کاربرد فراوانی دارد که در آغاز بحث برخی از آنها مورد اشاره قرار گرفتند. این موضوع به‌همراه حجم پایین کار انجام‌شده‌ی مرتبط در حوزه‌ی زبان فارسی (در جستجوی انجام‌شده هیچ مقاله‌ی منتشر‌شده‌ای در این حوزه برای زبان فارسی یافت نشد)، انجام مطالعه در این رابطه برای نظرات بیان‌شده به زبان فارسی را ضروری می کند.
علاوه‌بر نیاز به تحقیقات در حوزه‌ی مذکور، اکنون پس از حدود یک دهه که از شروع مطالعات در زمینه‌ی کاوش در نظرات می‌گذرد و ابعاد گوناگونی از آن روشن
این مطلب را هم بخوانید :
شده و تا حدودی برروی آنها تحقیق شده است، جای خالی سیستمی که از محصولات خروجی از تحقیقات این حوزه‌های تحقیقاتی، به صورت مجتمع و ترکیبی بهره ببرد و با تجمیع و هماهنگی بین آنها همراه با بهره گرفتن از محصولات تحقیقات زمینه‌های مرتبط دیگر، به ارائه‌ی سرویس‌های کاربردی و ترکیبی‌ای بپردازد که به‌تنهایی توسط هیچ‌یک از این بخش‌ها و بدون همکاری با بخش‌های دیگر امکان‌پذیر نخواهد بود دیده می‌شود. چنین سیستمی که کاربران بتوانند انواع گوناگون از نیاز‌های خود را به‌خوبی به آن منتقل کنند و آنها را در مدت زمان کوتاهی دریافت کنند قطعا مورد استقبال شدید کاربران مختلف قرار خواهد گرفت. به عنوان مثال ممکن است تولید کنندگان یک کالای تخصصی با کاربرد صنعتی، نیاز به آگاهی از گرایش نظرات افرادی که دارای تخصص در آن صنعت هستند در رابطه با آن کالای خاص و به صورت خلاصه‌شده داشته باشند. در چنین حالتی سیستم با بهره گرفتن از محصول بدست‌آمده از تحقیقات انجام‌شده برای تشخیص هویت اظهارنظرکنندگان و استخراج خصوصیات آنها، نظراتی که توسط افراد مورد‌نظر بیان شده‌اند را شناسایی می‌کند؛ سپس از میان آنها با بهره گرفتن از محصول تحقیقات انجام‌شده برای تشخیص هدف اظهارنظر، نظراتی که در رابطه با کالای مورد نظر بیان شده‌اند را جدا می‌کند؛ بعد از آن مثبت یا منفی بودن گرایش این نظرات را با بهره گرفتن از محصول بدست‌آمده از تحقیقات مربوط به “تشخیص گرایش احساس” تعیین می‌کند؛ و نهایتاً با بهره گرفتن از محصول بدست‌آمده از تحقیقات انجام‌شده در رابطه با خلاصه‌سازی نتایج حاصل را خلاصه‌سازی کرده و به کاربر نمایش می‌دهد. مثال‌های دیگری از نیازهایی متنوعی که کاربران مختلف می‌توانند با در اختیار داشتن چنین سیستمی به آنها دستیابی پیدا کنند عبارتند از : یافتن اشخاصی که در رابطه با یک هدف خاص دارای نظر مثبت هستند، یافتن نظرات منفی که در رابطه با هدفی خاص و در یک بازه‌ی زمانی خاص بیان شده‌اند، و یافتن گرایش کاربرانی که در یک منطقه‌ی خاص سکونت دارند و در محدوده‌ی سنی خاصی هستند نسبت به یک موضوع اجتماعی.
1-2. اهداف تحقیق
بر اساس ضرورتی که برای کار در حوزه‌ی تشخیص گرایش احساس در نظرات کاربران بویژه در زبان فارسی ذکر شد در فصل چهار از این پروژه به این موضوع می‌پردازیم و سعی در رده‌بندی[13] گرایش نظرات کاربران در غالب دو رده‌ی مثبت و منفی خواهیم داشت.
بنابر [2] این مسئله می‌تواند در قالب یک مسئله‌ی “یادگیری تحت نظارت[14]” بیان شود که دارای رده‌های مثبت، منفی، و خنثی است و داده‌های استفاده‌شده (برای آموزش[15] و آزمایش[16]) در تحقیقات موجود
