File: /home/slfopp7cb1df/www/inventorypacket.com/vendor/khaled.alshamaa/ar-php/docs/ar_sentiment.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<!--
Related discussion thread with ARBML team at GitHub: https://github.com/ARBML/Research/issues/1
Arabic mobileBERT example by ARBML team: https://arbml.github.io/ARBML/Interfaces/Website/ArabicSentimentClassificationBert/index.html
-->
<head>
<title>Arabic Sentiment Analysis Demo</title>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" />
<link rel="stylesheet" href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Amiri" />
<style>
body {
font-family: 'Amiri', Tahoma;
font-size: 150%;
background: #f2f2f2;
margin: 10;
padding: 0;
text-align: center;
}
.Paragraph {
text-align: right;
background: #fff;
border: 1px solid #ccc;
clear: both;
padding: .5em 1em;
}
.Logo {
float: left;
margin: 0 15px 0 0;
}
h2 {
border-bottom: 2px solid #69c;
color: #333;
margin: 20px 5px 20px 250px;
}
h3 {
padding: 0px;
margin: 0px;
}
input {
font-family: inherit;
font-size: inherit;
}
</style>
<script src="./ar_sentiment.js"></script>
<script>
function checkSentiment() {
var review = document.getElementById("review").value;
var result = document.getElementById("result");
var [type, p] = arSentiment(review);
p = Math.round(p * 1000) / 10;
p = p.toFixed(1);
if (type) {
result.innerHTML = "إيجابي بنسبة %" + p;
result.style.backgroundColor = '#ded';
} else {
result.innerHTML = "سلبي بنسبة %" + p;
result.style.backgroundColor = '#fca';
}
return false;
}
</script>
</head>
<body>
<div class="Paragraph" dir="rtl">
<img src="./images/ar-php_256.png" class ="Logo">
<h2>تحليل المشاعر</h2>
<h3>الفكرة:</h3>
<p>
يقوم هذا النموذج بتحليل المشاعر باستخدام خوارزمية إحصائية تعتمد على حساب لوغاريتمات نسبة الأرجحية القائمة على نظرية
<a href="https://repositories.lib.utexas.edu/handle/2152/13246" target="_blank">الأصل الثنائي للجذور العربية</a>.
</p>
<h3>البيانات:</h3>
<p>
تم تدريب النموذج باستخدام مئة ألف من المراجعات والتقييمات العربية لفنادق وأفلام وكتب ومنتجات
<a href="https://www.kaggle.com/abedkhooli/arabic-100k-reviews" target="_blank">منشورة على Kaggle</a>
</p>
<h3>التجربة:</h3>
<p>
أدخل جملة معينة (تقييم على سبيل المثال):
<form onsubmit="return checkSentiment();">
<input id="review" type="text" dir="rtl" placeholder="اكتب جملتك هنا، مثلا: ضعيف، التكييف سيء جدا!" />
<input type="submit" value="صنّف!" />
<span id="result" dir="rtl" style="padding: .1em .5em;"></span>
</form>
</p>
<h3>الأداء:</h3>
<p>
بحجم لا يتجاوز 18 كيلوبايت للنموذج
(الشيفرة البرمجية متاحة <a href="https://github.com/khaled-alshamaa/ar-php/blob/master/examples/ar_sentiment.js" target="_blank">هنا</a>)،
استطعنا تحقيق نسبة إجابات صحيحة تبلغ %75 على بيانات التدريب، وكذلك %84 على
<a href="https://github.com/elnagara/HARD-Arabic-Dataset" target="_blank">مجموعة بيانات التقييمات العربية للفنادق</a>
(87% Precision و 80% Recall)
بإجمالي 105698 تقييما لم يرها النموذج من قبل!
لمزيد من المعلومات التقنية يمكنكم الإطلاع على
<a href="https://github.com/ARBML/Research/issues/1" target="_blank">النقاش التالي</a>
مع فريق <a href="https://github.com/ARBML/ARBML" target="_blank">ARBML</a> والمشاركة فيه.
</p>
<center>
<a href="https://twitter.com/share?ref_src=twsrc%5Etfw" class="twitter-share-button" data-size="large" data-via="arphp" data-hashtags="Arabic,NLP,Sentiment" data-related="arphp" data-show-count="true">Tweet</a>
<script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
</center>
</div>
<footer>
<a href="https://github.com/khaled-alshamaa/ar-php">Ar-PHP</a>,
an open-source library for website developers to process Arabic content
<br />Copyright © 2022 Khaled Al-Sham'aa
</footer>
</body>
</html>