Opinion mining and sentiment analysis using natural language processing techniques
Doğal dil işleme teknikleri kullanarak görüş ve duygu analizi
- Tez No: 283715
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP ORHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu çalışma Türkçe'nin kullanımı ile psikolojik durum arasındaki ilişkiyi araştırmaktadır. Depresyonlu, depresyonsuz, anksiyeteli, anksiyetesiz kişilerden Türkçe yazılar toplanmıştır. Yazılar şu özelliklerin kullanımına göre analiz edilmiştir; her bir kelime, her bir tanı grubu tarafından en çok kullanılan kelime grupları, kipler, kişi zamirleri, fiiller ve isimler.Kullanılan özellikler morfolojik analizler sonucunda elde edilmiştir. Yazıların morfolojik analizleri Zemberek adlı bir morfolojik analiz program kullanılarak yapılmıştır (Akın and Akın, 2007). Weka (Frenk and Witten, 2005) isimli diğer bir program da yazıların bu özelliklere göre analiz edilmesi için kullanılmıştır. Analiz işlemi sınıflandırma metodları ile yapılmıştır.Tanısı konulmuş kişiler arası kelime kullanımı farklarını test etmek için bir program geliştirilmiştir. Test programının sonuçları, Türkçe'de kelime kullanımının psikolojik durum hakkında bir çok ipucu verdiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
This study examines the relation between Turkish language usage and psychological states. Writings in Turkish gathered from depressive, non-depressive, anxious or non-anxious people. The writings are analyzed according to usage of following attributes: Each word, groups of words that are mostly used by each diagnoses group, tenses, personal pronouns, verbs and nouns.Attributes are obtained by using the results of morphological analyses. Morphological analyses of these writings are done through a morphological analysis program called Zemberek (Akın and Akın, 2007). Another program called Weka (Frenk and Witten, 2005) is used to analyze the writings of each person according to the attributes. The analysis process is done via classification methods.An application is implemented to test the differences in word usage of the diagnosed people. The results of the test application showed that, word usage in Turkish gives many clues about psychological states of people.
Benzer Tezler
- Sentiment analysis of social network data using machine learning
Sosyal ağ verileri kullanarak makine görüş analizi öğrenme
ALI ABAS ALO ALBABAWAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP AYDIN
- Sentiment analysis in data of twitter using machine learning algorithms
HESSDS analizlerinin twitter verilerinde Keullehiler makensi algoritme lerenin òğrenimi
MUSTAFA AHMED MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Analyzing twitter contents using text mining methods
Metin madencilik yöntemlerini kullanarak twıtter içeriğinin analizi
MUSTAFA LATEEF FADHIL JUMAILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
- Türkçe metinlerde duygu analizi
Sentiment analysis in Turkish texts
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Metin madenciliği teknikleri ile sosyal ağlarda bilgi keşfi
Knowledge discovery in social networks using text mining techniques
FATMA GÜLŞAH TAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ASIM SİNAN YÜKSEL