تحليل المشاعر على شبكة الإنترنت للتعليقات العامة (المراجعات العامة) لغات مع موارد محدودة مثل اللغة الكازاخستانية

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.