यह शोधपत्र अरबी में व्यक्तिपरकता विश्लेषण के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। यद्यपि अरबी भाषा भाषाई रूप से समृद्ध और रूपात्मक रूप से जटिल है, फिर भी बड़े पैमाने पर एनोटेट किए गए डेटा का अभाव सटीक उपकरणों के विकास में बाधा डालता है। यह अध्ययन मौजूदा अरबी डेटासेट (ASTD, LABR, HARD, SANAD) का उपयोग करके एक व्यापक डेटासेट, AraDhati+, का निर्माण करता है और व्यक्तिपरकता वर्गीकरण करने के लिए अत्याधुनिक अरबी भाषा मॉडल (XLM-RoBERTa, AraBERT, ArabianGPT) को परिष्कृत करता है। इसके अतिरिक्त, एक समूह निर्णय-निर्माण दृष्टिकोण का उपयोग करके, हमने 97.79% की उच्च सटीकता प्राप्त की, जिससे यह प्रदर्शित होता है कि यह दृष्टिकोण अरबी प्रसंस्करण में संसाधन की कमी को दूर करने में प्रभावी है।
