Comparative analysis of Active Learning strategies in Twitter domain
Twitter alanında aktif öğrenme stratejileriin karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 418647
- Danışmanlar: PROF. 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: 2015
- 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: 73
Özet
Twitter, 2006 yılında kullanıma açıldığından bu yana insanların fikirlerini ve hislerini özgürce paylaşabilecekleri bir ortam olarak en populer alanlardan biri oldu. Son istatistiklere göre dakikada 350.000 Tweet atılmaktadır. Bunun yanında Twitter herhangi bir olaya karşı tepkiyi takip etmek için bakılan ilk yerlerden biridir. Bu bakımdan, Twitter duygu analizi gibi birçok alandan araştırmacıların dikkatini çekmiştir. Gerçekten de Twitter verileri toplumun hissiyatını içermesi açısından önemli ancak düzensiz ve informal yapısından dolayı da çalışılması zor bir ortamdır. Büyük çapta verilerin olduğu bu alanda denetimli öğrenme amacıyla etiketleme yapmak neredeyse imkansızdır. Amacımız, makine öğrenmesinin bir alt dalı olan aktif öğrenme teknikleri kullanarak en fazla bilgi içeren örneklerin etiketlenmesi ve bu yolla etiketleme için gereken eforun azaltılmasıdır. Bu tezle, belirlediğimiz aktif öğrenme stratejilerinin Twitter alanında karşılaştırmalı analizini yapmayı hedefledik. Sonuçlar bize belirsiz örnekleme yöntemlerinin rastgele örnekleme ve komite ile sorgulama yöntemlerinden daha başarılı olduğunu göstermektedir. Bir başka analizde ise etiketleyen kişilerin davranışlarının aktif öğrenmeye etkisini gözlemledik.
Özet (Çeviri)
Since its launch in the year 2006, Twitter has been one of the most popular social media platforms where users are free to share opinions, ideas and feelings. Latest statistics tell us that nearly 350,000 tweets are being posted every minute on Twitter. Also twitter is the first place to track the response to any important incident or events in the world. For this reason, Twitter has attracted the researchers from many fields, including Sentiment Analysis which deals with opinion mining from text. Twitter data is rich in containing the sentiments but is inherent with the problem of being very informal and unstructured, which makes it very difficult to convert this data into information. Labeling this large amount of data to build classifiers for supervised learning is next to impossible. So we make use of Active Learning which is a sub-field of Machine Learning and concerns with the selection of most informative instances to train the classifiers, thus saving labeling efforts. This thesis deals with the comparative analysis of selected Active learning sampling strategies with twitter domain. The results show Uncertainty Sampling beats Random Sampling and Query by Committee consistently. An analysis of agreement levels among annotators for twitter data has also been presented.
Benzer Tezler
- Avustralya ve Kanada'nın finansal okuryazarlık öğretim programlarının karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Comparative analysis of financial literacy curricula of Australia and Canada
ELİF BETÜL SOLMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA YILDIZLI
- Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye'de ilköğretim birinci kademe İngilizce öğretim programlarının karşılaştırmalı olarak incelenmesi: Finlandiya ve Hollanda örneği
A comparative analysis of English curriculum in primary schools (4th and 5th grades) in Turkey and in European Union countries: Finland and Holland samples
GÖRKEM ÜNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Programları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BERNA ASLAN
- Yabancılara Türkçe öğretimi ders kitaplarında kelime öğretimi stratejileri
Word learning strategies in course books of Turkish teaching to foreigners
MEHMET KÜRŞAT GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM BAŞ
- İŞKUR ve yerel yönetimlerde mesleki eğitim faaliyetlerinin eğitim-istihdam ilişkisi yönünden analizi: Ankara ili İşkur İl Müdürlüğü ve Ankara Büyükşehir Belediyesi mesleki eğitim faaliyetlerinin karşılaştırmalı analizi
The analysis of vocational education activities in işkur and local authorities in the side of the relationship of education ?employment : The comparative analysis of Ankara İŞKUR city directorate and Ankara metropolitan municipality vocational education activities
SALMAN KISA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriGazi ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. MERVE ÖZAYDIN