Geri Dön

X (Twitter) duygu sınıflandırmasında derin öğrenme mimarilerinin doğruluk–verimlilik dengesi

Accuracy-efficiency balance and hardware-awareness comparative analysis in deep learning models for X (Twitter) emotion classification

PDF İndir

  1. Tez No: 1017664
  2. Yazar: SABAH DAWOD
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU ÇARKLI YAVUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, yapay zeka tabanlı modeller kullanarak sosyal medya paylaşımlarındaki duyguların analizine odaklanmaktadır. Sosyal medya platformları büyük miktarda metin üretmektedir, bu da duygu analizini kamuoyu ve trendleri anlamak için önemli hale getirmektedir. Geleneksel makine öğrenmesi modelleri, metnin derin anlamını ve bağlamını yakalamakta zorlanmaktadır. Doğruluğu artırmak için bu araştırmada LSTM ve CNN gibi gelişmiş derin öğrenme yöntemleri ile BERT ve RoBERTa gibi transformer modelleri incelenecektir. Çalışmada altı duygu kategorisine ayrılmış 400.000 İngilizce tweet içeren bir veri seti kullanılacaktır. Verileri temizlemek için tokenizasyon ve gereksiz kelimelerin kaldırılması gibi metin ön işleme adımları uygulanacaktır. Modeller, doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 skoru gibi metriklerle eğitilecek ve değerlendirilecektir. Performansı artırmak için ince ayar (fine-tuning) teknikleri kullanılacaktır. Bu çalışma, farklı yapay zeka modellerini karşılaştırarak sosyal medyada duygu analizi için en iyi yöntemi belirlemeyi amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This study focuses on analyzing emotions in social media posts using AI-based models. Social media platforms generate a huge amount of text, making sentiment analysis important for understanding public opinions and trends. Traditional machine learning models struggle to capture the deeper meaning and context of text. To improve accuracy, this research will explore advanced deep learning methods like LSTM and CNN, along with transformer models such as BERT and RoBERTa. The dataset consists of 400,000 English-language tweets classified into six emotion categories. Text preprocessing steps like tokenization and stop-word removal will be applied to clean the data. The models will be trained and evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score. Fine-tuning techniques will be used to improve performance. The study aims to compare different AI models and find the best approach for sentiment analysis in social media.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    993358

    Küresel yönetişimde hegemonik kapasitenin duygu parametresi: COVID-19 pandemisi sürecinde Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) örneği

    Emotions as a parameter of hegemonic capacity in global governance: The World Health Organization (WHO) during the COVID-19 pandemic

    NAZLI BELEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Siyasal BilimlerBaşkent Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM DAMAR

  2. Tez No

    846521

    Twitter'daki (X) havayolu şirket verilerinden makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi gerçekleştirilmesi

    Performing sentiment analysis using machine learning and deep learning methods on airline company data on twitter (X)

    ÖMER AYBERK ŞENCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ATACAK

  3. Tez No

    844539

    Hizmet sektörü için Twitter (X) analitiği: Ev ve işyerine yemek siparişi üzerine bir uygulama

    Twitter (X) analytics for the service sector: An application on ordering meal to home and offices

    YILDIRIM GÜNEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Tedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ARIKAN

  4. Tez No

    935007

    Sosyal medya etkileşimlerinin duygu analizi: İzmir Büyükşehir belediyesi'nin twitter paylaşımlarına yapılan yorumların incelenmesi

    Sentiment analysis of social media interactions: an analysis of comments on İzmir Metropolitan municipality's twitter posts

    IBRAHIM EL BECHIR TRAORE DJIRE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Yönetim Bilişim SistemleriDokuz Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTAN KORUYAN

  5. Tez No

    871901

    The role of X“Twitter”in the Palestinian-Israeli conflict a focus on MFA's official accounts

    Filistin-İsrail çatışmasında Dışişleri Bakanlıklarının resmi hesaplarına odaklanarak X'in“Twitter”rolü

    ABBAS ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Uluslararası İlişkilerAnkara Sosyal Bilimler Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİD UVEYSİ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVFEL BOZ

Geri Dön