Geri Dön

Sosyal medyada duygu analizi ve nitelik çıkarımı

Sentiment analysis and attribute extraction over social media

  1. Tez No: 442600
  2. Yazar: TUGAY ÖZGİRGİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BANU DİRİ
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UMMAN TUĞBA GÜRSOY

  2. 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

    İngilizce

    2022

    DenizcilikDokuz Eylül Üniversitesi

    Deniz İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN TUNA

  3. Sentiment analysis in social media: A comparative study

    Sosyal medyada duygu analizi : Karşılaştırmalı bir çalışma

    YASMIN TESFALDET GEBREYESUS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZİYA KARAKAYA

    PROF. DR. ALİ YAZICI

  4. 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

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN

  5. Sentiment analysis and gender prediction in twitter data

    Twitter datalarında duygu analizi ve cinsiyet tespiti

    ERTUĞRUL BALABAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR