Evaluating machine learning models efficacy in sentiment analysis for Moroccan Darija: An exploration with MAC dataset

dc.citation.epage545
dc.citation.issue2
dc.citation.journalTitleМатематичне моделювання та обчислення
dc.citation.spage539
dc.citation.volume11
dc.contributor.affiliationУніверситет Хасана ІІ Касабланки
dc.contributor.affiliationHassan II University of Casablanca
dc.contributor.authorСахі, Х.
dc.contributor.authorЕлфілалі, С.
dc.contributor.authorSakhi, H.
dc.contributor.authorElfilali, S.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-10-20T08:10:25Z
dc.date.created2024-02-27
dc.date.issued2024-02-27
dc.description.abstractАналіз тональності є важливою технікою для класифікації та вилучення емоцій із наборів даних сервера. Хоча багато базових методів розрізняють негативні та позитивні емоції, просунуті підходи можуть враховувати додаткові категорії, такі як нейтральні емоції. Це стає дуже важливим і складним, коли нам потрібно мати справу з менш аналізованими мовами та діалектами, такими як мароканська Дарія. Наше дослідження висвітлює нюанси проведення аналізу тональності за допомогою набору даних MAC, який включає коментарі марокканською мовою Дарія. Наша головна мета провести порівняльні дослідження та дослідження моделей машинного навчання, які найчастіше використовуються для аналізу тональності на арабській мові, особливо SVM, NB та KNN. Ці моделі довели свою ефективність у класифікації та аналізі емоцій у таких широко вивчених мовах, як англійська та арабська. Завдяки цьому порівняльному аналізу намагаємося усвідомити їхню ефективність і адаптивність у контексті марокканського діалекту Дарія.
dc.description.abstractSentiment analysis is an essential technique for classifying and extracting emotions from several data sets. While many basic methods distinguish between negative and positive emotions, advanced approaches may consider additional categories, such as neutral emotions. This becomes very important and difficult when we need to deal with less parsed languages and dialects, such as Moroccan Darija. Our study highlights the nuances of conducting sentiment analysis implementing the MAC dataset, which includes comments in Moroccan Darija. Our main target is to do comparative study and research of the most used machine learning models for Arabic sentiment analysis, especially SVM, NB and KNN. These models have proven their effectiveness in classifying and analyzing emotions in widely studied languages such as English and Arabic. Through this comparative analysis, we aim to realize their effectiveness and adaptability in the Moroccan Darija dialect context.
dc.format.extent539-545
dc.format.pages7
dc.identifier.citationSakhi H. Evaluating machine learning models efficacy in sentiment analysis for Moroccan Darija: An exploration with MAC dataset / H. Sakhi, S. Elfilali // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 11. — No 2. — P. 539–545.
dc.identifier.citationenSakhi H. Evaluating machine learning models efficacy in sentiment analysis for Moroccan Darija: An exploration with MAC dataset / H. Sakhi, S. Elfilali // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 11. — No 2. — P. 539–545.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/mmc2024.02.539
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/113815
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofМатематичне моделювання та обчислення, 2 (11), 2024
dc.relation.ispartofMathematical Modeling and Computing, 2 (11), 2024
dc.relation.references[1] Liu B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies. 5 (1), 1–167 (2012).
dc.relation.references[2] Al-Ayyoub M., Khamaiseh A. A., Jararweh Y., Al-Kabi M. N. A comprehensive survey of arabic sentiment analysis. Information Processing and Management. 56 (2), 320–342 (2019).
dc.relation.references[3] Keramatfar A., Amirkhani H. Bibliometrics of sentiment analysis literature. Journal of Information Science. 45 (1), 3–15 (2019).
dc.relation.references[4] Ahmad M., Aftab S., Bashir M. S., Hameed N. Sentiment analysis using SVM: A systematic literature review. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 9 (2), 182–188 (2018).
dc.relation.references[5] Alayba A. M., Palade V., England M., Iqbal R. Arabic language sentiment analysis on health services. 2017 1st International Workshop on Arabic Script Analysis and Recognition (ASAR). 114–118 (2017).
dc.relation.references[6] Al-Ayyoub M., Khamaiseh A. A., Jararweh Y., Al-Kabi M. N. A comprehensive survey of arabic sentiment analysis. Information Processing & Management. 56 (2), 320–342 (2019).
dc.relation.references[7] Arabic Fifth Most Spoken Language in the World: www.Moroccoworldnews.com.
dc.relation.references[8] List of countries with Arabic as an official language: www.wikipedia.org.
dc.relation.references[9] Garouani M., Kharroubi J. MAC: An Open and Free Moroccan Arabic Corpus for Sentiment Analysis. Innovations in Smart Cities Applications Volume 5. 849–858 (2022).
dc.relation.references[10] Atwan J., Wedyan M., Bsoul Q., Hammadeen A., Alturki R. The Use of Stemming in the Arabic Text and Its Impact on the Accuracy of Classification. Scientific Programming. 2021, 1367210 (2021).
dc.relation.references[11] Freihat A. A., Abbas M., Bella G., Giunchiglia F. Towards an Optimal Solution to Lemmatization in Arabic. Procedia Computer Science. 142, 132–140 (2018).
dc.relation.references[12] Syarief M. G., Kurahman O. T., Huda A. F., Darmalaksana W. Improving Arabic Stemmer: ISRI Stemmer. 2019 IEEE 5th International Conference on Wireless and Telematics (ICWT). 1–4 (2019).
dc.relation.references[13] Alammary A. S. Arabic Questions Classification Using Modified TF-IDF. IEEE Access. 9, 95109–95122 (2021).
dc.relation.references[14] Bekkali M., Lachkar A. Arabic Sentiment Analysis using Different Representation Models. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research. 8 (7), 3368–3372 (2020).
dc.relation.references[15] Duwairi R. M., Qarqaz I. Arabic sentiment analysis using supervised classification. 2014 International Conference on Future Internet of Things and Cloud. 579–583 (2014).
dc.relation.references[16] Tan S., Cheng X., Wang Y., Xu H. Adapting Naive Bayes to Domain Adaptation for Sentiment Analysis. Advances in Information Retrieval. 337–349 (2009).
dc.relation.referencesen[1] Liu B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies. 5 (1), 1–167 (2012).
dc.relation.referencesen[2] Al-Ayyoub M., Khamaiseh A. A., Jararweh Y., Al-Kabi M. N. A comprehensive survey of arabic sentiment analysis. Information Processing and Management. 56 (2), 320–342 (2019).
dc.relation.referencesen[3] Keramatfar A., Amirkhani H. Bibliometrics of sentiment analysis literature. Journal of Information Science. 45 (1), 3–15 (2019).
dc.relation.referencesen[4] Ahmad M., Aftab S., Bashir M. S., Hameed N. Sentiment analysis using SVM: A systematic literature review. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 9 (2), 182–188 (2018).
dc.relation.referencesen[5] Alayba A. M., Palade V., England M., Iqbal R. Arabic language sentiment analysis on health services. 2017 1st International Workshop on Arabic Script Analysis and Recognition (ASAR). 114–118 (2017).
dc.relation.referencesen[6] Al-Ayyoub M., Khamaiseh A. A., Jararweh Y., Al-Kabi M. N. A comprehensive survey of arabic sentiment analysis. Information Processing & Management. 56 (2), 320–342 (2019).
dc.relation.referencesen[7] Arabic Fifth Most Spoken Language in the World: www.Moroccoworldnews.com.
dc.relation.referencesen[8] List of countries with Arabic as an official language: www.wikipedia.org.
dc.relation.referencesen[9] Garouani M., Kharroubi J. MAC: An Open and Free Moroccan Arabic Corpus for Sentiment Analysis. Innovations in Smart Cities Applications Volume 5. 849–858 (2022).
dc.relation.referencesen[10] Atwan J., Wedyan M., Bsoul Q., Hammadeen A., Alturki R. The Use of Stemming in the Arabic Text and Its Impact on the Accuracy of Classification. Scientific Programming. 2021, 1367210 (2021).
dc.relation.referencesen[11] Freihat A. A., Abbas M., Bella G., Giunchiglia F. Towards an Optimal Solution to Lemmatization in Arabic. Procedia Computer Science. 142, 132–140 (2018).
dc.relation.referencesen[12] Syarief M. G., Kurahman O. T., Huda A. F., Darmalaksana W. Improving Arabic Stemmer: ISRI Stemmer. 2019 IEEE 5th International Conference on Wireless and Telematics (ICWT). 1–4 (2019).
dc.relation.referencesen[13] Alammary A. S. Arabic Questions Classification Using Modified TF-IDF. IEEE Access. 9, 95109–95122 (2021).
dc.relation.referencesen[14] Bekkali M., Lachkar A. Arabic Sentiment Analysis using Different Representation Models. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research. 8 (7), 3368–3372 (2020).
dc.relation.referencesen[15] Duwairi R. M., Qarqaz I. Arabic sentiment analysis using supervised classification. 2014 International Conference on Future Internet of Things and Cloud. 579–583 (2014).
dc.relation.referencesen[16] Tan S., Cheng X., Wang Y., Xu H. Adapting Naive Bayes to Domain Adaptation for Sentiment Analysis. Advances in Information Retrieval. 337–349 (2009).
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2024
dc.subjectML
dc.subjectASA
dc.subjectSA
dc.subjectвідкриття видобутку
dc.subjectNLP
dc.subjectMAC
dc.subjectML
dc.subjectASA
dc.subjectSA
dc.subjectopening mining
dc.subjectNLP
dc.subjectMAC
dc.titleEvaluating machine learning models efficacy in sentiment analysis for Moroccan Darija: An exploration with MAC dataset
dc.title.alternativeОцінка ефективності моделей машинного навчання в аналізі тональності марокканської Дарії: дослідження з набором даних MAC
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024v11n2_Sakhi_H-Evaluating_machine_learning_539-545.pdf
Size:
733.11 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024v11n2_Sakhi_H-Evaluating_machine_learning_539-545__COVER.png
Size:
438.66 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.78 KB
Format:
Plain Text
Description: