قمنا بإحضار البيانات من صفحات مواقع التواصل الاجتماعي تويتر، ثم عملنا
عليها عملية تنظيف و تجهيز للنص من أجل عملية التصنيف فالنصوص المسترجعة
تحتوي على الكثير من الضجيج و المعلومات غير المفيدة المتعلقة بعملية تحليل الآراء
مثل الاعلانات و الروابط و ع
ناوين البريد الالكتروني و وجود العديد من الكلمات التي لا
تؤثر على التوجه العام للنص، و بعد الحصول على كل المنشورات في صفحة الفيسبوك
و ما هي التعليقات الخاصة حول كل المنشور المراد معرفة النسبة المئوية للآراء الإيجابية
و الآراء السلبية له.
طبّقنا خوارزمية بايز في التصنيف و أجرينا عليها التدريب المناسب و بعد تمرير
بيانات التغريدات (الآراء) حصلنا على نتائج جيدة حول نسبة المؤيدين للمنشور و نسبة
المعارضين له.
مع زيادة الشبكات الاجتماعية ، بدأ الناس في مشاركة المعلومات عبر أنواع مختلفة من وسائل التواصل.
في هذا العمل قمنا بالاستفادة من قصص الأطفال وتوظيفها لتعليم الاطفال وذلك عن طريق قراءة قصة لهم وتحويلها إلى نص ومعالجة النص باستخدام اللغات الطبيعية
و استخراج المشاعر بشكل اتوماتيكي من هذه القصة و لتحقيق ذلك قمنا باستخدام عدة تقنيات و دمجها و قارنا بين نتائجها على عدد من القصص القصيرة المخصصة للأطفال حيث تم استخدام كل من التقنيات المختلفة غير الخاضعة للإشراف مثال Dictionary Basedأو خاضعة للإشراف كالشبكات العصبونية التي تعتمد على البيانات لتحليل المشاعر حيث استخدمنا مصنفات متعددة وهي Support Vector Machineوstochastic Gradient Descent و Decision Tree و Random ForestوNaïve BayesوK-Nearest NeighborوNearest Centroidكذلك استخدمنا الشبكات العصبونية العميقة كمثال الشبكات العصبونية التكرارية RNNو في النهاية تم التوصل إلى استنتاج المشاعر الصحيحة للقصة من خلال Dictionary Basedالتي اعطت افضل دقة ثم إظهار صورة التعبير الصحيح الذي يبين للطفل التعبير المراد إبداؤه عند سماع أحداث هذه القصةليتفاعل معه ويتعلم التعبير الصحيح
