Machine learningDeep learning / NLP / CV
تحليل المشاعر القابل للتفسير
يجمع تحليل المشاعر القابل للتفسير بين نموذج تصنيف المشاعر — عادةً محوّل مُعدَّل بدقة مثل BERT أو RoBERTa — وطريقة تفسير لاحقة أو جوهرية (SHAP، LIME، تصور الانتباه، أو التدرجات المتكاملة) تكشف عن الكلمات أو العبارات أو الميزات التي دفعت كل تنبؤ. الهدف هو تحقيق دقة تنبؤية عالية وتبريرات شفافة وقابلة للتدقيق لكل تسمية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Danilevsky, M., Qian, K., Aharonov, R., Katsis, Y., Kawas, B., & Sen, P. (2020). A Survey of the State of Explainable AI for Natural Language Processing. Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the ACL and the 10th IJCNLP, 447–459. link ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30, 4765–4774. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Sentiment Analysis (XAI-augmented Opinion Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/explainable-sentiment-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تصنيف قائم على BERTالتعلم العميق↔ compare
- تصنيف قائم على بيرت قابل للتفسيرالتعلم العميق↔ compare
- تصنيف قائم على RoBERTaالتعلم العميق↔ compare
- تضمينات الجملالتعلم العميق↔ compare
- نمذجة الموضوعاتالتعلم العميق↔ compare