El análisis de sentimientos es un proceso esencial que es importante para muchas aplicaciones del lenguaje natural. En este trabajo, aplicamos dos modelos para el análisis del sentimiento en árabe a los conjuntos de datos ASTD y ATDFS, tanto en forma de 2 clases como de varias clases. El modelo MC1 es una CNN de 2 capas con pooling de promedios globales, seguida de una capa densa. El MC2 es una CNN de 2 capas con pooling máximo, seguida de una BiGRU y una capa densa. En la difícil tarea ASTD de 4 clases, logramos un 73,17%, en comparación con el 65,58% informado por Attia et al., 2018. En la tarea más fácil de 2 clases, logramos un 90,06% con MC1 en comparación con el 85,58% reportado por Kwaik et al., 2019. Llevamos a cabo experimentos con varias divisiones de datos, para que coincidan con las utilizadas por otros investigadores. También prestamos mucha atención al preprocesamiento árabe e incluimos pasos novedosos no reportados en otros trabajos. En un estudio de ablación, investigamos el efecto de dos pasos en particular, el procesamiento de emoticonos y el uso de una lista de parada personalizada. En la tarea de 4 clases, éstas pueden suponer una diferencia de hasta el 4,27
y 5,48%, respectivamente. En la tarea de 2 clases, las mejoras máximas son del 2,95
y 3,87%.
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