تحسين أداء BERT لتحليل المشاعر القائم على الجوانب

تحليل المشاعر القائم على الجوانب (ABSA) يدرس آراء المستهلكين حول المنتجات في السوق. يتضمن هذا التحليل دراسة نوع المشاعر وأهداف المشاعر المعبر عنها في مراجعات المنتجات. تحليل اللغة المستخدمة في المراجعة هو مهمة صعبة تتطلب فهمًا عميقًا للغة. في السنوات الأخيرة، أظهرت نماذج اللغة العميقة مثل BERT \cite{devlin2019bert} تقدمًا كبيرًا في هذا المجال. في هذه الدراسة، نقترح استخدام وحدتين بسيطتين تسميان التجميع المتوازي والتجميع الهرمي فوق نموذج BERT لأداء مهمتين رئيسيتين في ABSA وهما استخراج الجوانب (AE) وتصنيف مشاعر الجوانب (ASC) بهدف تحسين أداء النموذج. نوضح أن تطبيق النماذج المقترحة يلغي الحاجة إلى تدريب إضافي لنموذج BERT. الرمز المصدر متاح على الإنترنت لإجراء المزيد من الأبحاث وإعادة إنتاج النتائج.