Geri Dön

Sentiment analysis for Turkish Language

Türk Dili için duygu analizi

  1. Tez No: 334474
  2. Yazar: HAKAN ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. COŞKUN BAYRAK
  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: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Duygu yada düşünce analizi metinlerden kişisel değerlendirmelerin çıkarımını sağlayan doğaldil işleme branşıdır. Duygu analizinin ilgi alanına giren değerlendirmelere örnek olarak tüketiciyorumları, film değerlendirmeleri, borsa tahminleri ve siyasi araştırmalar gibi geniş ölçekteörnekler verilebilir.Son yıllarda web 2.0 ve sosyal medyanın artış hızına bağlı olarak öznel değerlendirmeler müthişderecede arttı. Her gün insanlar petabaytlarca veri girişi yapıyor. Bu boyuttaki ham verininanalizi gerek bireyler gerekse de şirketler için gittikçe daha fazla önem arz etmeye başladı.İngilizce için birçok duygu analizi çalışmaları mevcut. Ancak bu çalışma alanı Türkçe için halabakir. Gerçekleştirilen tek çalışma tek bir alan üzerine yoğunlaşıp tek tipte veri üzerinde tek tipmakina öğrenmesi algoritması kullanmış.Bu tez kapsamında farklı alanlara ait yeni veri grupları oluşturulmuş, Türkçe'ye özel verihazırlama algoritması tanıtılmış ve oluşturulan veri üzerinde farklı makina öğrenmesialgoritmaları uygulanmıştır. Naïve Bayes sınıflandırıcı kullanılarak başarılı sayılabilecek%85'lik doğruluk oranı yakalanmıştır.

Özet (Çeviri)

Sentiment analysis a.k.a. opinion mining is an application of natural language processing toextract subjective information from given texts. Consumer comments, evaluation of films, stockexchange predictions and political researches are some examples of subjective declarations thatsentiment analysis involves.Subjective data have hugely increased parallel to web 2.0 and social media growth in recentyears. People generate petabytes of data every day. Processing of this amount of raw databecame more and more important for both companies and individuals.Many sentiment analysis studies conducted in the past are focused on English Language only.Therefore, for Turkish Language, sentiment analysis is a blue ocean yet. There is a single studyfocused on only one input domain and tested with only one machine learning algorithm.Within the focus of this thesis new datasets were constructed in various domains, a Turkishspecific input preparation algorithm was introduced, and different machine learning algorithmswere applied over prepared data. ~85% accuracy was achieved with Naïve Bayes Classifier.

Benzer Tezler

  1. Metin madenciliği teknikleri ile sosyal ağlarda bilgi keşfi

    Knowledge discovery in social networks using text mining techniques

    FATMA GÜLŞAH TAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ASIM SİNAN YÜKSEL

  2. Türkçe metinlerde farklı temsil modelleri ve öğrenme yöntemleri ile duygu analizi karşılaştırması

    Comparison of sentiment analysis with different representation models and learning methods in Turkish texts

    KADRİYE MARANGOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ

  3. Derin öğrenme ile beklenti tabanlı duygu analizi

    Aspect based sentiment analysis with deep learning

    MELEK TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN BİLGİN

    DR. ALİ DURAN

  4. Predicting economic growth using machine learning techniques and sentiment analysis

    Makine öğrenmesi teknikleri ve duygu analizi ile ekonomik büyümenin tahmin edilmesi

    BERKAY AKIŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    EkonomiTED Üniversitesi

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNAN UTKU TÜRKMEN

  5. Derin öğrenme ve büyük veri yaklaşımları ile metin analizi

    Text analysis with deep learning and big data approaches

    BETÜL AY KARAKUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GALİP AYDIN