تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. تخصيص ديريشليه الكامن

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تخصيص ديريشليه الكامن




  • استغلال نماذج تحليل الموضوعات لاستكشاف الأبعاد النفسية في بيانات وسائل التواصل الاجتماعي

    2026 | المؤلف: Manuel Couto وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس الاجتماعي (Social Psychology)

    تبحث هذه الدراسة في فعالية ثلاث تقنيات لنمذجة الموضوعات—تخصيص ديريشليت الكامن (LDA)، وBERTopic، وTopClus—في تحليل البيانات المتعلقة بالصحة النفسية من وسائل التواصل الاجتماعي، مع التركيز بشكل خاص على المنشورات من الأفراد الذين يعانون من اضطرابات اكتئابية. تستخدم الدراسة كل من مقاييس التماسك التلقائية وتقييمات الخبراء البشريين لتقييم جودة الموضوعات، مما يكشف أن BERTopic يتفوق بشكل…


  • مراجعة شاملة لمعالجة اللغة الطبيعية لاكتشاف الضغط المرتبط بالعمل بين المهنيين الصحيين

    2026 | المؤلف: Catherine Ikae وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: علم النفس الاجتماعي (Social Psychology)

    تسلط النقص العالمي في المهنيين الصحيين، المتوقع أن يتجاوز 14 مليون بحلول عام 2030، الضوء على الحاجة الملحة لحلول مبتكرة في الرعاية الصحية، والتي تفاقمت بسبب عوامل مثل شيخوخة المجتمع، والتقدم في التكنولوجيا الطبية، وزيادة أعباء العمل، التي زادت حدتها بفعل جائحة COVID-19. يواجه المهنيون الصحيون ضغوطًا كبيرة تتعلق بالعمل، حيث تشير الدراسات إلى معدلات…


  • المواقف العامة تجاه DeepSeek على وسائل التواصل الاجتماعي الصينية: دراسة قائمة على تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات

    2026 | المؤلف: Zeqin Lin وآخرون | المجلة: Social Network Analysis and Mining | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على أداء واستقبال الجمهور لـ DeepSeek، وهو نموذج لغوي كبير بارز من الصين تم إصداره في أوائل عام 2025. أظهر DeepSeek قدرات استثنائية في مهام معالجة اللغة الطبيعية المختلفة، بما في ذلك فهم اللغة، وتوليد الشيفرة، والتفكير متعدد الوسائط، محققًا مستويات أداء قابلة للمقارنة مع GPT-4. ومن الجدير بالذكر أن…


  • نمذجة الموضوعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: مقارنة بين LDA وBERTopic في تحليل المخاطر القلبية الوعائية المرتبطة بالأفيونيات لدى النساء

    2025 | المؤلف: Li Ma وآخرون | المجلة: Experimental Biology and Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في هذا القسم، يناقش المؤلفون التقدم في نمذجة الموضوعات ضمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مع التركيز بشكل خاص على قيود الطرق التقليدية مثل تخصيص ديريشليت الكامن (LDA) في التقاط العلاقات الدلالية. يقدمون BERTopic، وهي طريقة تم تطويرها في عام 2022 تستخدم التعلم العميق لفهم العلاقات السياقية بين الكلمات بشكل أفضل. تدمج الدراسة وحدات الذكاء الاصطناعي…


  • استخدام معالجة اللغة الطبيعية لاستكشاف آراء وسائل التواصل الاجتماعي حول الأمن الغذائي: دراسة تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات

    2024 | المؤلف: Annika Molenaar وآخرون | المجلة: Journal of Medical Internet Research | المجال: المهن الصحية العامة (General Health Professions)

    تستقصي الدراسة تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتحديداً تحليل المشاعر ونمذجة الموضوعات، لتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بالأمن الغذائي في أستراليا من 1 يناير 2019 إلى 31 ديسمبر 2021. باستخدام مجموعة بيانات تضم 38,070 تغريدة من 14,880 مستخدمًا، تكشف الأبحاث أن المشاعر العامة بشأن الأمن الغذائي كانت إيجابية في الغالب، خاصة خلال فترات…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.