Sentiment analysis and opinion mining via microblogging in social media like: Twitter
Twitter gibi sosyal medya ortamlarında mikro bloglama yoluyla duygu analizi ve fikir madenciliği
- Tez No: 386087
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Bu çalışmada sosyal medyadaki Twitter gibi web sitelerinde bulunan mikro bloglama fonksiyonu araştırılmakta ve bu sitelerdeki duygu tarama ve duygu analizi teknikleri gösterilmektedir. Bu araştırmanın üç tane amacı vardır. Birinci amaç tweetlerdeki duyguların kelime bulma veya kelime sıklığı özelliklerini bir çıkarım faktörü olarak kullanan unigram özellik çıkarıcı uygulamasını kullanılarak nasıl çıkarılacağı ve sınıflandırılacağı konusunu irdelemektir. Kelime bulma özelliği bir çıkarım faktörü olarak dikkate alındığında yüksek bir doğruluk oranı elde edilir. Ayrıca, çok alanlı tweetlerde tweetlerin eğitim korporasına test verileri verilirken kelime sıklığını bir çıkarım faktörü olarak kullanarak da yüksek doğruluk oranı elde edilebilir. İkinci amaç tweetlerdeki duyguların n-gram (1
Özet (Çeviri)
This research is a study of microblogging on social websites such as Twitter and shows the techniques of emotion detection and sentiment analysis for the same. This research has three objectives. The first objective is a discussion about how to extract and classify emotions in tweets using the unigram feature extractor with word presence or word frequency as a factor of extraction. High accuracy of classification is obtained when considering the word presence as a factor of extraction. Moreover, one can obtain high accuracy also by using word frequency as a factor of extraction when supplying the test data on training corpora of tweets in the case of multi-domain tweets. The second objective is the extraction and classification of the emotions of tweets using n-gram (1
Benzer Tezler
- Mikroblog hizmetlerindeki örtük bilginin veri madenciliği teknikleri ile keşfi
Discovery of tacit knowledge in the microblogging services by data mining techniques
FERİDUN CEMAL ÖZÇAKIR
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
- Opinion mining and sentiment analysis using natural language processing techniques
Doğal dil işleme teknikleri kullanarak görüş ve duygu analizi
NUR BANU ALBAYRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP ORHAN
- Otomatik duygu sözlüğü çevirimi ve duygu analizinde kullanımı
Automatic sentiment dictionary translation and using in sentiment analysis
ALAETTİN UÇAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ SEVER
DOÇ. DR. EBRU AKCAPINAR SEZER
- Sosyal medya analitiği ile siber zorbalık tespiti
Cyberbullying detection by social media analytics
FURKAN ZAHİT ATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İletişim BilimleriMarmara ÜniversitesiBilgi Güvenliği Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN YÜCE
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM SABUNCU
- Sentiment analysis and opinion mining from big social data using mapreduce and machine learning methods
Mapreduce ve makine öğrenmesi yöntemleri ile büyük sosyal veride duygu analizi ve fikir madenciliği
BANAN JAMIL AWRAHMAN AWRAHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ