تحسين دقة نظام تحليل المشاعر للتدريس باستخدام خوارزمية الذئب الرمادي والشبكة العصبية التلاففية

الملخص

برز تحليل المشاعر كواحد من المجالات الرئيسية لدراسة الذكاء الاصطناعي، وخاصة معالجة اللغة الطبيعية، في السنوات الأخيرة. يتم الآن نشر أفكار الناس ومشاعرهم فيما يتعلق بمجموعة واسعة من الموضوعات بحرية عبر الإنترنت. وهذا يجعل من الممكن لمجموعة متنوعة من المنظمات والمجموعات، بما في ذلك المستهلكين والشركات والحكومات، تقديم تعليقات تلقائيًا عبر الإنترنت مع ملاحظاتهم وتقييماتهم. نظرًا للارتفاع في مشاركة الطلاب وحضورهم، أصبحت الطريقة التي يتم بها تدريس التعليم في الفصول الدراسية المؤسسية ذات أهمية متزايدة ومفيدة في العصر الحديث. للتأكد من قطبية استجابة الطلاب، استخدمنا طريقة تحليل المشاعر المعجمية في دراستنا. تم استخدام مجموعة ملاحظات الطلاب الفيتنامية (UIT-VSFC)، والتي تتألف من 16175 جملة من ملاحظات الطلاب، في هذه الدراسة. في دراستنا، قمنا بتحويل مجموعة البيانات الفيتنامية إلى اللغة الإنجليزية. تم تحقيق دقة 98٪ باستخدام طريقة تحليل المشاعر المقترحة. بالإضافة إلى ذلك، استخدمنا تقنيات التعلم الآلي (NB وKNN وSVM) لتحقيق دقة 94٪ و88٪ و92٪. وتوضح هذه الدراسة أن نظام تحليل المشاعر المقترح يمنح إدارة المؤسسة الأكاديمية فهماً ممتازاً لأداء الأساتذة في ستة مجالات - التدريس، والمعرفة، والتقييم، والخبرة، والسلوك، والمجال العام - مما يسمح لهم بتعزيز عملهم.