روش هاي پردازش زبان طبيعي براي تحليل احساسات

Natural language processing techniques used for sentiment analysi

پردازش زبان طبيعي (Natural Language Processing - NLP) يكي از زمينه هاي پركاربرد در هوش مصنوعي است كه به تحليل و درك متون انساني توسط ماشين مي‌پردازد. يكي از كاربردهاي مهم NLP، تحليل احساسات (Sentiment Analysis)است كه به بررسي نگرش و احساسات افراد نسبت به موضوعات مختلف مي‌پردازد. در اين مقاله، انواع روش هاي پردازش طبيعي براي تحليل احساسات بررسي خواهد شد، از جمله رويكردهاي مبتني بر قواعد، يادگيري ماشيني و تركيبي. كاربردهاي اين روش ها در زمينه هايي مانند بازاريابي، سياست، سلامت روان و غيره، مورد بحث قرار مي‌گيرد. در نهايت، روندها و پيشرفت هاي آتي در اين زمينه مانند استفاده از رويكردهاي يادگيري عميق Deep Learning))، يادگيري ماشين (Machine Learning)، روش‌هاي مبتني بر قوانين (Rule-based approaches) و روش هاي تركيبي (Hybrid Methods) مورد بحث قرار ميگيرد. در نتيجه، اين مقاله به ارائه يك ديد جامع و عملي براي استفاده از روش‌هاي پردازش زبان طبيعي در تحليل احساسات متني مي‌پردازد.

Natural Language Processing (NLP) is one of the most widely used fields in artificial intelligence that focuses on analyzing and understanding human text by machines. One of the important applications of NLP is Sentiment Analysis, which examines people s attitudes and sentiments towards various topics. In this article, various natural language processing methods for sentiment analysis will be investigated, including rule-based approaches, machine learning, and hybrid methods. The applications of these methods in areas such as marketing, politics, mental health, and more will be discussed. Finally, future trends and advancements in this field, such as the use of deep learning approaches, machine learning, rule-based approaches, and hybrid methods, will be explored. As a result, this article aims to provide a comprehensive and practical view of using natural language processing methods in textual sentiment analysis.