Bayesçi ağlarla duygu analizi
Sentiment analysis with Bayesian networks
- Tez No: 442593
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Veriler hergün artmaktadır. Bu artışla beraber çok fazla metin halinde veriler oluşmaktadır. Bu verilerin anlamlı bir hale gelmesi için ise belirli bir kategoriye ayrılması verilerin yorumlanması açısından önem teşkil etmektedir. Verilerin negatif, nötr ve pozitif kategorilere ayrılması önemlidir. Sentiment analizi verilerin anlamlandırılması için önemli bir yaklaşımdır. Verilerin çok olması nedeniyle verilerin manuel olarak sınıflandırılması zordur. Duygu analizi verilerin otomatik sınıflandırılması için önemlidir. Bu tezde play.google.com sitesinden 5 adet Türk bankasının mobil uygulama yorumları elde edilmiştir. Elde edilen bu yorumlar nötr, negatif ve pozitif olmak üzere 3 kategoriye manuel olarak ayrılmıştır. Yorumlar sayısal hale getirilmiştir. Sayısal hale gelen bu veriler Genie programı kullanılarak bayesçi ağ sınıflandırma uygulamalarından NB ve TAN kullanılarak duygu analizi performansları karşılaştırılmıştır. Uygulamada ayrıca metin halindeki verilerin terim vektörlerinde bazı filtrelemeler yapılarak sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. NB ve TAN yöntemlerinde metin özelliklerinin seçiminin önemi vurgulanmak istenmiştir.
Özet (Çeviri)
Data is growing everyday. In parallel to that, a lot of data in text format is formed. It is important for this data to be categorized and sentimentalized in order to gain meaning. Sentiment analysis is an important aspect, and manual assignment is very difficult because of the big volume. Therefore, automatic assignment of sentiment is outstanding. In this thesis, mobile application reviews of 5 Turkish banks were obtained from play.google.com site. The obtained comments were manually separated into 3 categories (neutral, positive, negative) and were digitized. By using the program Genie, NB and TAN Bayesian network sentiment analysis applications were applied to this data, and their performances were compared. During the implementation, term vectors of data in text format was filtered and comparison of performance was retained. It was aimed to emphasize the importance of choosing the method of text features in NB and TAN.
Benzer Tezler
- Karsinogenezde mutasyonlar arası ilişkilerin veri madenciliği metotları ile tespiti
Determining relations between mutations in carcinogenesis with data mining methods
UĞUR TOPRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL TURHAN
- Bayesci ağlarda öğrenme algoritmalarının karşılaştırılması
The comparison of learning algorithms in Bayesian networks
EMRE DÜNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Bayesçi ağlarda zamansal değişkenlerin kullanımı
Using time dependent variables in Bayesian networks
ASLI YAMAN
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Bayesci ağlar ve birliktelik analizi ile müşterilerin alışveriş örüntülerinin incelenmesi üzerine bir uygulama
An application on analyzing customer shopping patterns using bayesian networks and association analysis
ASLAN TAHIROV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYDAR KOÇ
- Bayesian model selection for latent variable causal networks by sequential monte carlo
Gizli değişkenli nedensel ağlarda parçacık süzgeci ile Bayesci model seçimi
MEHMET BURAK KURUTMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL