Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux en dialecte algérien

Abstract

"في هذه الايام، يكتسي تحليل النصوص أهمية كبيرة، خاصة في مجالات مثل السياسة والإنتاج والخدمات. كذلك نلاحظ أن الشبكات الاجتماعية مليئة بالنصوص التي يعبر فيها متصفحي الانترنت عن أنفسهم في مواضيع مختلفة، وفي آرائهم أهمية كبيرًا، حيث يكون فهم المحتوى الذي تنقله هذه النصوص عنصرًا أساسيًا. يمكننا القول إن المسير الجيد هو الذي يستمع جيدًا لآراء المواطنين. بهذا المعنى، فإن تحليل المشاعر مهم جدًا لتلبية احتياجاتهم. في هذا العمل سنستعمل أربع خوارزميات لتحليل وتصنيف مجموعة من المنشورات المستمدة من الشبكات الاجتماعية. الفئات التي حددناها هي: إيجابية، سلبية أو محايدة. على حد علمنا هذا العمل يعتبر من بين الاعمال الأوائل الذي يوظف ويقارن مجموعة من خوارزميات تصنيف التعليقات في الفايسبوك باللهجة الجزائرية."Today, text analysis has a great importance, especially in areas such as politics, productions and services...etc. Currently, the social networks full of the texts in which, the Internet-users express in different subjects, the interest of their opinions is considerable, where the comprehension of the content conveyed by these texts is an essential element. We can say that the good manager who listens well to the opinions of citizens. In this sense, the Sentiment Analysis is very important to meet the needs of citizens. In this work, we will use four algorithms that analyze and classify a set of publications derived from social networks. The classes that we have defined are: positive, negative or neutral. To our knowledge this work is among the first one that uses and compares several comment classification algorithms in Facebook, using Algerian dialect.