Geri Dön

Sosyal ağlar üzerinde ontoloji tabanlı sezgi analizi için bir uygulama çatısının geliştirilmesi

Developing a framework for ontology based sentiment analysis on social media

  1. Tez No: 377151
  2. Yazar: KADİR TUTAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT TOKER
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Gelişen internet teknolojisi, sosyal medya uygulamalarının yaygınlaşması, Web 2.0'da meydana gelen gelişmeler internet kullanıcılarının internet kullanım alışkanlıklarını değiştirmiştir. Gelişmeler ile birlikte günümüzde internet kullanıcıları duygu ve düşüncelerini sosyal medya uygulamaları üzerinde herhangi bir zamanda herhangi bir yerde paylaşabilmektedirler. Sosyal medya kullanımı arttıkça sosyal medya üzerinde oluşan değerli geribildirim verisi de giderek artmaktadır bu amaçla sosyal medya verisinin toplanması, değerlendirilmesi ve yorumlanması giderek önem kazanmaktadır. Metin tabanlı veriler üzerinden“yorumlama”ve“duygu çıkarsama”işlemleri“DOĞAL DİL İŞLEME”ve“SEZGİ ANALİZİ”gibi yöntemler ile yapılabilmektedir. Bu çalışma sosyal medya uygulamaları üzerinden etkili geribildirim toplama ve toplanan geribildirimlerin sezgi analiz işlemi ile otomatik olarak yorumlanması üzerine odaklanmıştır. Geliştirilen sezgi analiz yöntemi ile sosyal medya üzerinden toplanan Türkçe geribildirimler üzerinde ontoloji tabanlı sezgi analiz işlemi yapılmaktadır. Ontoloji tabanlı sezgi analiz motoru alan ontolojilerine bağlı alan bilgisi üzerinden analiz işlemi gerçekleştirerek sonuçları detaylı analiz ve grafiksel raporlar olarak sunmaktadır. Sezgi analizi yapılacak alana bağlı olarak alana özgü kelimelerin algı değerleri de değişmektedir bu yüzden sezgi analiz sonuçları da farklılaşmaktadır. Bu sebeple alan bilgisi temelli yapılan sezgi analiz işlemleri daha doğru sonuçlar üretmektedir. Bununla birlikte ontoloji üzerinde yapılan anlamsal arama sayesinde geribildirimler üzerinde özellik çıkarsama işlemi de uygulanabilmektedir.

Özet (Çeviri)

Developing technology, trend social media applications and web 2.0 have changed the internet usage habits of internet users. By this means the internet users start to share their feelings and thoughts on social media from anywhere at anytime. Automatically interpretation of increasing social media data is extremely important for management and evaluation of social media data. Automatic interpretation or opinion mining can be done with sentiment analysis or naturel language process techniques. There are different sentiment analysis techniques such as lexicon-based, machine learning, etc. This article proposes a ontology-based sentiment analysis on texts written in Turkish. Developing ontology-based sentiment analysis method use domain ontologies which define concepts and concept relations of related domain. While sentiment analysis engine is processing related-domain ontology and social media feedbacks, it generates sentiment results. Generated sentiment results are visualized on different type report and feedbacks are detailed as negative, positive, nötr according to results. Used ontology on sentiment analysis engine can been changed according to related domain, such as automotive, electronics. The reason of usage domain-based sentiment analysis is changeable mean of words according to related domain so domain-based method provides more accurate sentiment results. Mapping domain information provides some advantages which one is feature extraction.

Benzer Tezler

  1. Sosyal ağ analizi ölçütlerinin iş ağlarına uyarlanması

    Adapting social network analysis metrics to business networks

    HARUN KUDUĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR

  2. Tercih yönetimi ve profilleme ile sosyal ağlarda anlamsal yakınlık bulunması

    Finding semantic similarity in social networks by using preference management and profiling

    OKAN BURSA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR

  3. Negotiating privacy constraints in online social networks

    Çevrimiçi sosyal ağlarda mahremiyet sınırlarının müzakeresi

    YAVUZ MESTER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR YOLUM BİRBİL

  4. Bir mekânın sosyo-ekonomik coğrafi görünümünün belirlenmesi: Bilecik şehri örneği

    Determination of socio-economic landscape of a space: A case study of Bilecik city

    ÖZNUR AKGİŞ İLHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    CoğrafyaBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KARAKAŞ

  5. Deleuze'ün oluş kavramı çerçevesinde 2010 sonrası Türk sinemasında minör anlatılar

    Minor narratives in post-2010 Turkish cinema in the context of the Deleuzian concept of becoming

    KADRİYE TÖRE ÖZSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    FelsefeEge Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE KABADAYI