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: 99

Özet

Günlük hayattaki verilerin artış hızından dolay, bu verilerin üzerine manual olarak analiz yapmak yöntemleri kullanışsız olmaya başlıyorlar. Sosyal media (orneği Twitter) bu alanda bilgi depolaması ve insanlara kendi fikirlerinin paylaşması konusunda önemli bir rol oynuyamaktadır. İnsanların duüşüncelerini sosyal mediadan çıkarmak, şirketler için önemli bir amac sayılır. Duygu analizi metinlerin (veya diğer veri tiplerin) olumlu veya olumsuz oldukların çıkarmaya çaliışıyor. Bu işlem, ticari ve gayri-ticari bir çok alanda kullanışlı olabilir. Sirketler kendi urunleri ve servisleri hakknda musterilerin yorumlarn bilmek istiyorlar. Aynı zamanda müşterilerde diğer müşterilerin fikirlerini ürünlere göre öğrenmek isterler. Başka bir örnek verilecek olursa, siyasi partilerde insanların politik olaylara karşı fikir ve düşüncelerine önem gostermek zorundadırlar. Bunların otomatik veya yarı otomatik yöntemlerle yaplmaları gerekmektedir. Duygu analiz teknikleri her dilde o dilin yapsına göre farklılık gösterir. Diğer dillere oranla daha fazla araştırma kaynağına ve sözlüklere sahip olduğundan dolayı, bu alanda en zengin dil İngilizce olarak gösterilebilir. Yapılan araştrmaların coğu İngilizce üzerine olduğundan dolayı, diğer diller bu alandaki araştırma kaynakların eksikliğini hissediyorlar. Bu nedenden dolay Türkçe duygu analizi alannda daha fazla kaynak sunabilmek için bu doktora tezi bu konuda yapmaya karar verdik. Bu çalşmamda Türkçe duygu anlizi yapabilmek için kapsamlı bir sistem tasarlayıp ve geliştirdik. Bu sistemde bir kaç Türkçe sözlük üretip, bunları  duygu analizi yapmak icin kullandık. Bunun dışında, problemi kapsaml bir şekilde araştırıp, onu daha kuüçük problemlere böldük. Üzerine kuüçük değisiklikler yapılırsa tasarladığımız sistem, diğer diller için de kullanlabilir. Tüm problemleri bu çalışmamızda cçözülmemiş olsak bile, her problem için farklı bir cçözum yöntemi önerdik. Elde ettiğimiz sonuçlar, uyguladığımız yöntemlerin başarılı olduğunu kanıtlamaktadır.

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. Çok dilli duygu analizi

    Multilingual sentiment analysis

    DİLEK DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OLÇAY ARSLAN

  3. 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

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR

  4. 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

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  5. İnternet ortamındaki müşteri yorumlarının fikir madenciliği ile analiz edilmesine yönelik bir çalışma

    A study to analyze customers on the internet by using opinion mining

    MUSTAFA ERDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR