Geri Dön

Sentiment analysis of Turkish tweets

Türkçe tweetlerin duygu analizi

  1. Tez No: 436119
  2. Yazar: ERKUT EVİRGEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Bu tezde, kısa ve öz şekilde duyguların belirtildiği ve kelimelerin doğrudan işlenebilecek kadar düzgün formatlı olmadığı Türkçe tweetlerin R programlama diliyle işlenebilmesi ve bu konuda bir başlangıç noktası olması açısından genel bir çerçeve önerisinde bulunulmuştur. Bunun yanı sıra özellikle Türkçe alanda yapılan çalışmaların çoğu, analiz edilecek verinin kapsamı ve data set oluşturmak üzerine hazırlanmıştır. Türkçe sentiment analizi üzerine sağlam ve kullanılabilir bir web veya istemci uygulaması henüz yoktur. Bu tez bir adım ileri safhada çalışmalar yapılabilmesi için bir başlangıç noktasıdır. Amacı da en yaygın makine (yapay) öğrenme metodları olan Destekçi Vektör Makinası, Rasgele Orman Karar Ağaçları, Boosting, Maksimum Entropi, Yapay Sinir Ağları karşılaştırmalarını yapmaktır.

Özet (Çeviri)

This thesis proposes a general frame in R programming language; to act as a gateway for the analysis of the tweets that portray emotions in a short and concentrated format. The target tweets include brief emotion descriptions and words that are not used with a proper format or grammatical structure. Majority of the work constituted in Turkish includes the data scope and the aim of preparing a data-set. There is no concrete and usable work done on Turkish Tweet sentiment analysis as a software client/web application. This thesis is a starting point on building up the next steps. The aim is to compare five different common machine learning methods: Support Vector Machines, Random Forests, Boosting, Maximum Entropy and Artificial Neural Networks.

Benzer Tezler

  1. Kutupsallık sözlüğü ve yapay zeka yardımı ile Türkçe twitter verileri üzerinde duygu analizi

    Sentiment analysis of Turkish twitter data using polarity lexicon and artificial intelligence

    HARISU ABDULLAHI SHEHU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZAİ TOKAT

  2. Suriyeli mülteciler konusunda derin öğrenme tabanlı ön eğitimlibert dil modelleri kullanılarak Türkçe tweetlerin duygu analizi

    Deep learning based pre-trained on syrian refugeessentiment analysis of Turkish tweets using bert language models

    HÜSEYİN ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL

  3. Sentiment analysis of Turkish financial tweets using deep learning models for BIST 100 index

    BİST 100 endeksi için derin öğrenme modelleri kullanılarak Türkçe finansal tweetlerin duygu analizi

    ERKUT MEMİŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YENİAD

  4. Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak uzaktan eğitim konulu Türkçe tweetlerin duygu analizi

    Turkish tweets on distance education using machine learning methods sentiment analysis

    ALİ CAN AKDENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU

  5. Futbola ilişkin twitter paylaşımlarının duygu analizi

    Sentiment analysis of twitter shares on football

    RIZA KORKUSUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYDIN CARUS