Arabic Sentiment Analysis using Machine Learning

Sentiment Analysis is a rising field that is gaining popularity every day due to its importance in mining the public opinions, the immense amount of generated data every second over the Internet via social network, microblogs, blogs, forums, consumer websites and other presents a rich field of opinions that are ready to be populated, aggregated and summarized and based on that decision are made. The applications are wide from the classical problems like political campaigns, product reviews to more sophisticated usage in Human Machine Interaction where the detection of the human sentiment plays an important role in a successful machine interaction. In this research we investigated the problem of sentiment analysis in the Arabic language and focus on how to utilize the machine learning-based approach to its maximum by conducting several experiments on several multi-domain dataset and optimize the trained model using parameter optimization and using the findings to establish a predefined best parameter settings to be used on new datasets. The research showed that through parameter optimization, basic machine learning classifiers achieved higher results than other more complex hybrid approaches, in addition, the overall parameters settings were tested on two new datasets and provided very promising results indicating that performance weren’t as a cause of overfitting. The research also explains the issues of testing such well-trained models on an unseen dataset from different sources in the same domain and how it can be solved. The work was concluded by the possible enhancements that can be applied to the work done and a new path for future work that promises a more generalized solution. ةصلاخلا حت دعُي ليل رعاشملا يف هتيمهأ ببسب موي لك ةيبعش بستكي اادعاص ا لًاجم ا جارختس بع ةيناث لك اهؤاشنإ متي يتلا تانايبلا نم لئاهلا مكلاو ةماعلا ءارلآا تنرتنلإا ر ربع تاكبش نورتكللإا عقاوملاو تايدتنملاو تانودملاو يعامتجلًا لصاوتلا ةي نيكلهتسملل هريغو صيخلتو عيمجت متي ثيح . تارارق ذخآ متيل ءارلآا هذه تاقيبطتلا لاجملا اذه ىف ةعساو ىف ءارلآا ديدحت ةيجذومنلا ةلثملأا محلا تلا و ، ةيسايسلا دقن ةعجارم فتلا يف ااروطت رثكلأا مادختسلًا ىلإ تاجتنملا نيب لعا افت يف ا ا مهم ا ا رود ةيناسنلإا رعاشملا فاشتكا بعلي ثيح ةللآاو ناسنلإا ةللآا لع جانلا ح . علا ةغللا يف رعاشملا ليلحت ةلكشم ةساردب انمق ، ثحبلا اذه يف ةيبر ح ىصقأ ىلإ يللآا ملعتلا ىلع مئاقلا جهنلا مادختسا ةيفيك ىلع زيكرتلاو للاخ نم د ةددعتم تانايبلا تاعومجم نم ديدعلا ىلع براجتلا نم ديدعلا ءارجإ لًاجملا ت بردملا جذومنلا نيسحتو ا ميق نيسحت للاخ نم )تاريغتملا( تلاماعمل ختساو ماد لا سيسأتل جئاتن ءانبو لضفأ تادادعلإا اهبيردت مت ىتلا جذامنلل مادختسلً يف اه ةديدجلا تانايبلا تاعومجم . نيسحت للاخ نم هنأ ثحبلا رهظأ لاماعملا ميق ت )تاريغتملا( تققح ، ةيساسلأا فينصتلا جذامن ىلعأ جئاتن يللآا ملعتلل نم لا بيلاسلأا ادعإ رابتخا مت ، كلذ ىلإ ةفاضلإاب ، ااديقعت رثكلأا ةنيجه تاد تلاماعملا أ ىلإ ريشت اادج ةدعاو جئاتن ترفوو نيتديدج تانايب يتعومجم يف ةلماشلا ءادلأا ن ااببس نكي مل overfitting . امنلا هذه رابتخا تلاكشم ا ا ضيأ ثحبلا حرشي جذ ريغ تانايب ةعومجم ىلع ااديج ةبردملا ا اقباس ةمدختسم ةفلتخم رداصم نم ف ي اهلح نكمي فيكو لاجملا سفن . نم ءاهتنلًا مت سحتلل حرش عم ثحبلا لا تاني ةنكمم اسمو زجنملا لمعلا ىلع اهقيبطت نكمي يتلا ذلا لبقتسملا يف لمعلل ديدج ر ي ي رشب اميمعت رثكأ لحب .