Detecting subjectivity in the news texts in Turkish language
Türkçe haber metinlerinde taraflılık tespiti
- Tez No: 371830
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Taraflılık ve olumluluk analizi, son yıllarda oldukça ilgi çeken bir araştırma alanı haline geldi. Bu alanda, temel olarak, metin, konuşma veya resim gibi içeriklerde taraflılık veya olumluluk gibi özellikler olup olmadığını bulmayı sağlayan yöntemler geliştirilir ve araştırılır. Taraflılık ve olumluluk analizi alanları, adlarının da çağrıştırdığı gibi, birbirleriyle oldukça ilgilidir fakat taraflılık analizi görece daha az ilgi görmüş bir alandır ve insanlar içinbile zor bir konu olmasından dolayı daha fazla çalışılmaya muhtaçtır. Taraflılık tespitini ilk alt probleme ayırabiliriz; birincisi, taraflılık özelliklerini çıkarmak ve ikinci olarak, verilen yeni bir metnin taraflılığını tahmin etmek. Birinci problem için, dilbilimsel özellikler başlıca başvuru kaynaklarındandır. Taraflılığın tahmininde ise çoğunlukla yapay öğrenme yöntemleri kullanılır. Bu açıdan, taraflılık tespiti problemi, bir çeşit metin sınıflandırma problemine indirgenebilir. Biz bu çalışma-da, yapay öğrenme yöntemlerini kullanarak, haber metinlerinde taraflılık tespiti problemi konusunda çalıştık ve doküman seviyesinde çalışan bir uygulama geliştirdik. Metinlerdeki betimleyici öğelerin taraflı tonu yakalamada iyi bir özellik olabileceği önkabulü altında, taraflılık sınıflandırması için yeni bir öznitelik kümesi tanımladık. Denetimli öğrenme algoritmaları kullanarak, yöntemimizi kendi topladığımız ve etiketlediğimiz bir veri seti üzerinde test edip değerlendirdik. Yöntemimizin ve deney bulgularımızın, taraflılık tespiti alanına katkı sunacak nitelikte kullanışlı olduğunu gördük; deneylerdeki başarım değerlerinin de düşük olmadığını gözlemledik. Sonuç olarak, bu çalışma ile Türkçede yapılmış ilk taraflılık sınıflandırması sistemini, etiketlenmiş yeni bir veri seti ile beraber sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
Subjectivity and sentiment analysis research has gained increasing attention in the recent years like many language technologies. Its aim is to investigate and to develop techniques to recognize subjectivity or sentiment in human-generated content such as text, speech or image. While subjectivity and sentiment detection tasks are necessarily related to each other, subjectivity detection is relatively understudied and needs more attention, being a challenging problem even for humans. For capturing subjectivity clues in the text, various linguistic properties are made use of and for predicting the subjectivity of an unknown piece of text, machine learning methods are applied. In this respect, the subjectivity detection problem can be reduced to a text classi cation problem. A set of texts evaluated for some prede ned clues of subjectivity, are input to a learning module, which will predict if a given unknown piece of text is subjective or objective. In this work, we study subjectivity detection in news items using machine learning methods and develop a framework that runs at the document-level. We assume that the descriptive features of expressions is a good candidate to capture the subjective tone in texts and based on this premise, propose a novel feature set for subjectivity classi cation. We implement a supervised scheme and extensively evaluate it on a dataset which we have collected and annotated. Our ndings present new directions and useful contributions to the subjectivity detection literature. We introduce the rst subjectivity detection system in Turkish language, present our new database with annotations and report high accuracy in subjectivity detection.
Benzer Tezler
- Dobutamin stres ekokardiyografi yapılan hastalarda sol ventriküler dissenkroninin doku senkronizasyon görüntüleme yöntemiyle değerlendirilmesi
Assesment of left ventricular dyssyncronization with tissue syncronization imaging at the patient who have done dobutamine stress echocardiography
MUHAMMED HAKAN TAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
KardiyolojiAtatürk ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FUAT GÜNDOĞDU
- 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
- Detection and segmentation of free blood in FAST exam ultrasound images
Başlık çevirisi yok
DUYGU SARIKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolState University of New York at BuffaloDr. JASON CORSO
- Derin öğrenme teknikleriyle bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik karaciğer ve tümör segmentasyonu
Automatic liver and tumor segmentation from computed tomography images using deep learning techniques
TEVFİK ÇETİNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR YILDIRIM
- Sıfır atış öğrenme ve ontolojiyi kullanarak hastalık tanımada yeni bir yaklaşım
A new approach to disease recognition using zero-shot learning and ontology
ÖMÜRHAN AVNİ SOYSAL
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL