Sosyal medyada duygu analizi ve nitelik çıkarımı
Sentiment analysis and attribute extraction over social media
- Tez No: 442600
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BANU DİRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Günümüzde artan sosyal medya kullanımı, bu alandaki veriler üzerinden analiz ihtiyacını doğurmuştur. Bu çalışmada sosyal medya verilerinin duygu analizi yapılarak sınıflandırılmasını ve bu sınıflanmanın altında yatan gerçek nedenin ne olduğunun ortaya çıkarılması ve niteliklerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu işlem gerçekleştirilirken sosyal medyadaki verilerin genellikle imla kurallarından yoksun olması, çalışmada kullanılan verilerin bir ön işlem yardımıyla düzeltilmesi gerekliliğini de ortaya çıkarmıştır. Çalışma ışığında veriler olumlu ve olumsuz olmak üzere iki sınıfa ayrılmış, bu gruplar üzerinden de kişilerin yaptığı paylaşımların hangi noktaya doğru yoğunlaştığı, bu yoğunlaşmanın hangi unsuru nitelendirdiği bulunmaya çalışılmıştır. Duygu analizi yapılırken öncelikle veriler ön işlemden geçirilmiş ve metinler düzetilmiş, daha sonra makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak analiz gerçekleştirilmiştir. Niteliklerin çıkarılması için terim varlığı, frekans analizi ve kelimelerin yapısal olarak incelenmesiyle bir çıkarım elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The increasing use of social media nowadays has led to the need for analysis on the data in these platforms. In this thesis, we aimed to classify the data by sentiments and clarify real reasons of this classification, by doing this study we assumed that the real attibutes of this classification can be understood. While processing the data, the need to preprocess and correct the data has risen due to the unstructured and ungrammatical text on social media. In the light of this study the data is splitted into two groups, which are positive and negative, then the direction of users' shares and entries are investigated and attribute based condensation of data is tried to be clarified. While analyzing sentiments firstly the data has been preprocessed and spellings has been corrected, then analysis has been done by using machine learning techniques. The result has been taken by using presence of terms, frequency analysis and structure analysis of data.
Benzer Tezler
- Büyük veri ve işletme analitiği: Sosyal medya ve duygu analizi ile bir öngörü modeli
Big data and business analytics: A forecasting model via social media and sentiment analysis
BURCU KARAÖZ
- Route selection behavior of shipping companies: An analysis for Arctic shipping routes
Denizcilik şirketlerinin rota seçim tutumları: Arktik deniz rotaları için bir analiz
KEMAL AKBAYIRLI
Doktora
İngilizce
2022
DenizcilikDokuz Eylül ÜniversitesiDeniz İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN TUNA
- Sentiment analysis in social media: A comparative study
Sosyal medyada duygu analizi : Karşılaştırmalı bir çalışma
YASMIN TESFALDET GEBREYESUS
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZİYA KARAKAYA
PROF. DR. ALİ YAZICI
- İngilizce ve Türkçe twitter mesajlarının Word2Vec modeli ile sınıflandırılması
Classification of English and Turkish twitter messages by using Word2Vec model
ABDULLAH AMMAR KARCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN
- Sentiment analysis and gender prediction in twitter data
Twitter datalarında duygu analizi ve cinsiyet tespiti
ERTUĞRUL BALABAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR