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Análisis de sentimiento árabe de comentarios de YouTube: enfoques de aprendizaje automático basados en NLP para evaluación de contenido

Autores: Musleh, Dhiaa A.; Alkhwaja, Ibrahim; Alkhwaja, Ali; Alghamdi, Mohammed; Abahussain, Hussam; Alfawaz, Faisal; Min-Allah, Nasro; Abdulqader, Mamoun Masoud

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Análisis de sentimiento árabe de comentarios de YouTube: enfoques de aprendizaje automático basados en NLP para evaluación de contenido


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Plataforma de intercambio de videos
Calidad del contenido
Sección de comentarios
Modelo basado en NLP
Clasificadores
Análisis de sentimientos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 43

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
YouTube es una plataforma popular de intercambio de videos que ofrece una amplia gama de contenido. Evaluar la calidad de un video sin verlo supone un desafío significativo, especialmente considerando la reciente eliminación de la función de conteo de "no me gusta" en YouTube. Aunque los comentarios tienen el potencial de proporcionar información sobre la calidad del contenido del video, navegar por la sección de comentarios puede ser un trabajo que consume tiempo y abrumador tanto para los creadores de contenido como para los espectadores. Este estudio proporciona información valiosa para los creadores de contenido para mejorar su contenido y la participación del público mediante el análisis de los sentimientos de los espectadores hacia los videos. Además, cubre una brecha en la literatura al ofrecer un enfoque integral para el análisis de sentimientos en árabe, que actualmente es limitado en el campo.

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