​تحليل المشاعر هو مجال دراسي يقوم تلقائيًا بتحليل المشاعر والأحكام والآراء والمشاعر و/أو العواطف، بشكل أساسي، في النصوص المكتوبة حول موضوع معين، ولكن أيضًا في موارد الوسائط المتعددة الأخرى. ونظرًا لظهور الإنترنت وخاصة الويب 2.0، فقد زادت أهمية هذا المجال في العقود الأخيرة. ومنذ ذلك الحين، ظهرت العديد من المنصات مثل شبكات التواصل الاجتماعي والمتاجر الإلكترونية والمدونات وغيرها، حيث يمكن للأشخاص تبادل المعلومات والتفاعل مع بعضهم البعض في أي وقت. أصبحت كل هذه المعلومات في غاية الأهمية للشركات الراغبة في معرفة ما يقوله المستهلكون عن منتجاتها، أو العملاء الذين يبحثون عن اقتراحات بشأن مجموعة واسعة من الأنشطة.

يهتم الناس دائمًا بآراء الآخرين عند شراء منتج جديد، وتحديد الفيلم الذي سيشاهدونه والقيام بالعديد من الأنشطة الأخرى. وفي المجال الطبي على وجه الخصوص، قد يعتمد المرضى على آراء الآخرين عند اختيار المستشفى أو الطبيب. ونتيجة لذلك، أصبحت منصات التواصل الاجتماعي الطبية مصدرًا رئيسيًا للمعلومات لمعرفة آراء المرضى، سواء كان ذلك للمريض الذي يريد اختيار المستشفى أو لأصحاب المستشفى لتقييم ومعرفة ما يحتاجه المرضى. ومع ذلك، فإن معالجة كل هذه البيانات تمثل مهمة صعبة، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى تطوير تقنيات وأدوات متقدمة لمعالجة واستغلال كل هذه المعلومات بطريقة تلقائية.

تركز هذه الأطروحة على تطوير تقنيات وأساليب جديدة لتحسين بعض مهام تحليل المشاعر النموذجية المطبقة في المجال الطبي. يتكون النص الرئيسي للأطروحة من أربع مقالات منشورة في مؤتمر معروف وثلاث مجلات رفيعة المستوى. تقترح المقالة الأولى خوارزمية تصنيف جديدة لاختيار المستشفيات بناءً على مجموعات غامضة بديهية. تعمل المقالة الثانية على تحسين المقالة السابقة التي تقدم منهجية مفصلة لتخصيص توصيات المستشفى بناءً على تحليل المشاعر القائم على الجوانب والمجموعات الغامضة البديهية. تقترح المقالة الثالثة بنية جديدة للتعلم العميق لاكتشاف المشاعر المتعددة من آراء المرضى بالإضافة إلى آلية تلقائية لتصنيف الآراء وفقًا لمشاعرهم. يدرس المقال الأخير آلية جديدة لتمثيل قطبية المشاعر تجاه الجوانب المختلفة للمستشفيات مع الأخذ في الاعتبار مصطلحات مثل عدم التحديد باستخدام مجموعات نيوتروسوفيكية مبسطة. لقد تم اختبار كل هذه المقترحات على نطاق واسع مقابل أحدث الأساليب الأخرى وتم تنفيذها لاقتراح تطبيقات حقيقية محتملة في مجال الطب