پروپوزال توسعه یک سیستم تحلیل احساسات برای اخبار با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی

توسعه یک سیستم تحلیل احساسات برای اخبار با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک سیستم تحلیل احساسات می‌پردازد. که قادر است احساسات و عواطف موجود در متون خبری را شناسایی و طبقه‌بندی کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، این سیستم می‌تواند. به طور خودکار احساسات مثبت، منفی یا خنثی را در اخبار شناسایی کرده و نتایج را به صورت دقیق و سریع ارائه دهد.

اهداف

جمع‌آوری داده‌های خبری: جمع‌آوری مجموعه‌ای از مقالات خبری از منابع مختلف برای ایجاد یک دیتاست مناسب برای تحلیل احساسات.
طراحی مدل یادگیری عمیق: توسعه یک مدل یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) یا شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، برای شناسایی الگوهای احساسی در متن‌های خبری.
ارزیابی عملکرد مدل: بررسی دقت و کارایی مدل طراحی شده در مقایسه با روش‌های سنتی تحلیل احساسات و تحلیل تأثیر آن بر روی کیفیت نتایج.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه تحلیل احساسات در متون خبری پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف پیش‌پردازش داده‌ها، مانند تمیز کردن متن، حذف توقف‌واژه‌ها و تعبیه کلمات (Word Embedding)، مورد بررسی قرار خواهند گرفت. این تحقیق می‌تواند به رسانه‌ها و سازمان‌های خبری کمک کند تا با استفاده از تحلیل دقیق احساسات، واکنش‌های عمومی را بهتر درک کنند و محتوای خود را بهبود بخشند.
با توجه به اهمیت روزافزون تحلیل احساسات در دنیای دیجیتال و تأثیر آن بر تصمیم‌گیری‌ها، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرد.