Sentence-based sentiment analysis with domain adaptation capability
Cümle temelli, farklı bağlamlara adaptasyon yeteneği olan duygu analiz sistemi
- Tez No: 389517
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT, DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Duygu analizi, verilen bir metnin hissiyatını pozitif, negatif veya objektif olarak otomatik bir biçimde tahmin etmeyi, aynı zamanda da bu hissiyatın derecesini belirlemeyi amaçlar. Her bir kelimenin ne kadar pozitif, ne kadar negatif olduğunu gösteren veri sözlükleri birçok duygu analizi yönteminin de temelini oluşturur. Üzerinde çalışılan bağlama-özel veri sözlüklerini oluşturmak ciddi biçimde zaman alan bir süreç olduğu için, araştırmacılar sıklıkla bağlam-bağımsız veri sözlüklerini tercih ediyorlar. Biz bu çalışmamızda, hissiyat analizinin iki alt problemine çözüm getirmeye çalışıyoruz. Öncelikle, bağlam-bağımsız veri sözlüğü değerlerini temel alan bir yöntemle yeni makine öğrenimi özellikleri öneriyoruz. Bunları cümlelerin uzunluğunu, cümle içindeki kelimelerin ne kadar tek tipte olduğunu (hepsi pozitif ya da hepsi negatif), cümlenin subjektifliğini, dilek kipi içerip içermediğini ve cümlenin verilen metin içindeki yeri gibi farklı özellikleri de hesaba katarak yapıyoruz. Bu analizi verilen metnin genel hissiyatıyla ilgili daha fazla bilgi taşıyan cümleleri bulmak için kullanıyoruz. Bu nedenle, yaptığımız bu çalışma diğer çalışmalardan farklı olarak cümle temelli duygu analizi üzerine yoğunlaşıyor. Ayrıca, bu yapılandırdığımız sistemin duygu analizi konusunda ne kadar başarılı olduğunu değerlendirebilmek için sistemi iki farklı bağlam üzerinde çalıştırıp, sonuçları karşılaştırıyoruz.
Özet (Çeviri)
Sentiment analysis aims to automatically estimate the sentiment in a given text as positive, objective or negative, possibly together with the strength of the sentiment. Polarity lexicons that indicate how positive or negative each term is, are often used as the basis of many sentiment analysis approaches. Domain-specific polarity lexicons are expensive and time-consuming to build; hence, researchers often use a general purpose or domain-independent lexicon as the basis of their analysis. In this work, we address two sub-tasks in sentiment analysis. We introduce a simple method to adapt a general purpose polarity lexicon to a specific domain. Subsequently, we propose new features to be used in a term polarity based approach to sentiment analysis. We consider different aspects of sentences, such as length, purity, irrealis content, subjectivity, and position within the opinionated text. This analysis is used to find sentences that may convey better information about the overall review polarity. Therefore, our work is also focused on the sentence-based sentiment analysis differently from the other works. Moreover, we worked on two distinct domains, hotel and Twitter with three different systems which are compared with the existing state-of-the-art approaches in the literature.
Benzer Tezler
- Feature-based sentiment analysis with ontologies
Ontolojı kullanarak ozellık tabanlı duygu analızı
BERK TANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilim ve TeknolojiSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN
- Türkçe hedef tabanlı duygu analizi için alt görevlerin incelenmesi–hedef terim, hedef kategori ve duygu sınıfı belirleme
Inspecting sub tasks of aspect based sentiment analysis in Turkish language–opinion target expression, aspect category and sentiment polarity detection
FATİH SAMET ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Hizmet sektörü için Twitter (X) analitiği: Ev ve işyerine yemek siparişi üzerine bir uygulama
Twitter (X) analytics for the service sector: An application on ordering meal to home and offices
YILDIRIM GÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiTedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ARIKAN
- Televizyon üzerinden dindar/mütedeyyin kadınları anlamak: Dindar kadınların televizyonu alımlama ve kullanım biçimleri
Understanding religious/pious women through television: Religious women's reception and usage of television
ERGEN DEVRİM KARAGÖZ
Doktora
Türkçe
2022
Radyo-TelevizyonGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DANACI YÜCE
- Large-scale arabic sentiment corpus and lexicon building for concept-based sentiment analysis systems
Kavram-tabanlı duygu analizi sistemleri için büyük ölçekli arapça duygu derlemi ve sözlüğü oluşturulması
AHMED RAOOF NASSER NASSER
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ SEVER