Geri Dön

Sentiment analysis in turkish: Resources and techniques

Türkçede duygu analizi: Kaynaklar ve teknikler

  1. Tez No: 420255
  2. Yazar: RAHİM DEHKHARGHANİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN, DOÇ. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

G ünl ük hayattaki verilerin artış hı zı ndan dolay , bu verilerin üzerine manual olarak analiz yapmak y öntemleri kullan ı şsı z olmaya ba şl ıyorlar. Sosyal media ( orneği Twitter) bu alanda bilgi depolaması ve insanlara kendi fikirlerinin payla şması konusunda önemli bir rol oynuyamaktad ır. İnsanları n d uüş üncelerini sosyal mediadan çı karmak, şirketler i çin önemli bir amac say ılı r. Duygu analizi metinlerin (veya di ğer veri tiplerin) olumlu veya olumsuz oldukları n çı karmaya çaliışı yor. Bu i şlem, ticari ve gayri-ticari bir çok alanda kullanı şlı olabilir. S irketler kendi ur unleri ve servisleri hakk nda m u sterilerin yorumlar n bilmek istiyorlar. Aynı zamanda m ü şterilerde di ğer m ü şterilerin fikirlerini ür ünlere g öre ö ğrenmek isterler. Ba şka bir örnek verilecek olursa, siyasi partilerde insanlar ın politik olaylara kar şı fikir ve d üş üncelerine önem g ostermek zorundad ırlar. Bunların otomatik veya yarı otomatik y öntemlerle yap lmalar ı gerekmektedir. Duygu analiz teknikleri her dilde o dilin yap s ına g öre farklı lı k g österir. Di ğer dillere oranla daha fazla ara ştı rma kayna ğı na ve s özl üklere sahip oldu ğundan dolayı , bu alanda en zengin dil İngilizce olarak g österilebilir. Yapı lan ara şt rmaları n co ğu İngilizce üzerine oldu ğundan dolayı , di ğer diller bu alandaki ara ştı rma kaynakları n eksikli ğini hissediyorlar. Bu nedenden dolay T ürk çe duygu analizi alan nda daha fazla kaynak sunabilmek i çin bu doktora tezi bu konuda yapmaya karar verdik. Bu çal şmamda T ürk çe duygu anlizi yapabilmek i çin kapsamlı bir sistem tasarla yı p ve geli ştirdik. Bu sistemde bir ka ç T ürk çe s özl ük üretip, bunları duygu analizi yapmak i cin kullandı k. Bunun d ışı nda, problemi kapsaml bir şekilde ara ştı rı p, onu daha k u üçük problemlere b öld ük. Üzerine k uüçük de ği siklikler yapı lı rsa tasarlad ığı mı z sistem, di ğer diller i çin de kullan labilir. T üm problemleri bu çal ışmamı zda cçözülmemi ş olsak bile, her problem i çin farklı bir cçöz um y öntemi önerdik. Elde etti ğimiz sonu çlar, uygulad ı ğı mı z y öntemlerin ba şar ıl ı oldu ğunu kan ıtlamaktad ır.

Özet (Çeviri)

Due to the ever-increasing amount of online information, manual processing of data is impractical. Social media such as Twitter play an important role in storing such information and helping people share their ideas. Extracting the attitude and opinion of people from user entered data is worthwhile for companies. Sentiment analysis attempts to extract the embedded polarity from a segment of text (or other data types) with many commercial and con-commercial applications. Companies are interested in opinions of their customers. On the other hand, customers are interested in opinions of other customers. Politicians and policy makers are also interested in public's feedback on political events. The above mentioned opinions can be (semi)automatically extracted from social media such as Twitter or Facebook by the help of sentiment analysis techniques. Sentiment analysis is a language (e.g. English) dependent task that relies on natural language processing techniques. The richest language in terms of resources and research in sentiment analysis is English, while many other languages such as Turkish su er from a lack of resources and techniques for sentiment analysis. In this thesis, we try to ll this gap by designing and implementing a framework for sentiment analysis in Turkish. This framework can also be adapted to other languages with some minor changes. In the scope of the framework, we have built a few Turkish polarity lexicons for the rst time in the literature. We also comprehensively investigated the problem of sentiment analysis in Turkish and suggested some solutions. Experimental evaluation shows the eff ectiveness of the proposed resources and techniques for Turkish.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT

  2. Analysis of natural language processing techniques and development of Turkish named entity recognition tool for travel-tourism voice assistant

    Doğal dil işleme tekniklerinin incelenmesi ve seyahat-turizm sesli asistanı için Türkçe varlık ismi tanıma aracı geliştirilmesi

    DENİZ GÜL ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mühendislik BilimleriAkdeniz Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR

  3. Building of Turkish propbank and semantic role labeling of Turkish

    Türkçe önerme veri tabanının oluşturulması ve Türkçenin anlamsal görev çözümlemesi

    GÖZDE GÜL ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Dilbilimİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  4. Derin öğrenme algoritmaları ile personel geri bildirimlerinin sınıflandırılması ve analizi

    Classification and analysis of employee feedback with deep learning algorithms

    GÖKHAN YİĞİDEFE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN

  5. Çok dilli duygu analizi

    Multilingual sentiment analysis

    DİLEK DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OLÇAY ARSLAN