في فترة الوباء، فإن اتجاه الإقامة في المنزل أجبر الشركات على تبديل أنشطتها إلى الوضع الرقمي، على سبيل المثال، أساليب الدفع المستندة إلى التطبيقات، والانتعاش الاجتماعي عبر منصات وسائل التواصل الاجتماعي، والوسائل الرقمية الأخرى أصبحت جزءا لا يتجزأ من حياتناوبعدتحليل المعنويات للمعلومات النصية في تعليقات المستخدم هي مهمة موضحة في العاطفة AI لأن تعليقات المستخدم أو الاستعراضات ليست متجانسة، فهي تحتوي على سياق متفرق وراء ذلك، وتضلل كل من البشر والكمبيوتر.الحواجز تنشأ من اللغة العاطفية المخصبة باللغة العامية، الإملاء الغيبيري، الترجمة، واستخدام الرموز التعبيرية ونظيراتها الرمزية، وتبديل التعليمات البرمجية.بالنسبة لانخفاض تحليل المشاعر لغات الموارد لم يتم عملها على نطاق واسع، بسبب عدم وجود أدوات جاهزة والموارد اللغوية لتحليل المعنويات.يركز هذا البحث على تطوير طريقة لتحليل المعنويات المستندة إلى جانب الآراء مراجعات اللغة الكازاخستانية في سوق Google Play Android.
In the pandemic period, the stay-at-home trend forced businesses to switch their activities to digital mode, for example, app-based payment methods, social distancing via social media platforms, and other digital means have become an integral part of our lives. Sentiment analysis of textual information in user comments is a topical task in emotion AI because user comments or reviews are not homogeneous, they contain sparse context behind, and are misleading both for human and computer. Barriers arise from the emotional language enriched with slang, peculiar spelling, transliteration, use of emoji and their symbolic counterparts, and code-switching. For low resource languages sentiment analysis has not been worked upon extensively, because of an absence of ready-made tools and linguistic resources for sentiment analysis. This research focuses on developing a method for aspect-based sentiment analysis for Kazakh-language reviews in Android Google Play Market.
References used
https://aclanthology.org/
Arabic sentiment analysis research existing currently is very limited. While sentiment analysis has many applications in English, the Arabic language is still recognizing its early steps in this field. In this paper, we show an application
on Arabic
This paper describes our submission for the shared task on Unsupervised MT and Very Low Resource Supervised MT at WMT 2021. We submitted systems for two language pairs: German ↔ Upper Sorbian (de ↔ hsb) and German-Lower Sorbian (de ↔ dsb). For de ↔ h
Given the more widespread nature of natural language interfaces, it is increasingly important to understand who are accessing those interfaces, and how those interfaces are being used. In this paper, we explore spellchecking in the context of web sea
There is no doubt that Freedom is the opposite of
Authority. Both lunched its range is determined accordance with
society doctrine and political powers.
Political doctrine defines targets and tools of authority,
consequently, it defines position
AI assistants can now carry out tasks for users by directly interacting with website UIs. Current semantic parsing and slot-filling techniques cannot flexibly adapt to many different websites without being constantly re-trained. We propose FLIN, a na