قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تعلم الآلة القائم على النواة
مجموعة من التقنيات التي تسمح بتحويل البيانات غير القابلة للفصل خطيًا إلى فضاء ذي أبعاد أعلى حيث تصبح قابلة للفصل خطيًا، وتُستخدم بشكل أساسي مع آلات المتجهات الداعمة (SVM) لتحليل المشاعر.
تحويل TF-IDF إلى متجهات
طريقة ترجيح تقيّم أهمية كلمة في مستند مقارنة بمجموعة من المستندات، وهي حاسمة لتحويل النص إلى ميزات رقمية للخوارزميات التقليدية.
تقرير التصنيف
مقياس شامل يتضمن الدقة (precision) والاستدعاء (recall) ودرجة F1 لكل فئة شعورية (إيجابي، سلبي، محايد)، مما يوفر تقييمًا مفصلاً لأداء النموذج.
القصور في التعلم (Underfitting)
حالة يكون فيها النموذج بسيطًا جدًا بحيث لا يستطيع التقاط تعقيد بيانات التدريب، مما يؤدي إلى أداء تعميمي ضعيف في تحليل المشاعر.
كلمات التوقف (Stop Words)
كلمات شائعة (أدوات التعريف، حروف الجر، حروف العطف) غالبًا ما يتم حذفها أثناء المعالجة المسبقة لأنها تحمل القليل من المعنى التمييزي لتصنيف المشاعر.
موازنة الفئات
تقنية معالجة البيانات لتصحيح التوزيع غير المتكافئ لفئات المشاعر، وهي ضرورية لتجنب تحيزات التنبؤ لصالح الفئة الأكثر شيوعًا.
التدريب الخاضع للإشراف
نموذج تعلم يتم فيه تدريب النموذج على مجموعة بيانات مشروحة بعلامات المشاعر الصحيحة، مما يسمح له بتعلم دالة الربط بين النصوص وقطبيتها.