Sentiment analysis of Arabic students feedback throughout the semester
Sömestre boyunca öğrencilerin Arapça geribildirimlerinin duygu analizi
- Tez No: 460826
- Danışmanlar: DOÇ. DR. JAMES LITTLE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Günümüzde, duygu analizi, çeşitli konular hakkındaki duygu ve görüşlerin internet üzerinden ulaşılabildiği, özdevimli öğrenme ve doğal dil işlemine ilişkin önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Bu durum şirketler, müşteriler veya hükümetler gibi birçok ilgili tarafın online olarak mevcut olan binlerce görüşü otomatik olarak ölçmesini ve değerlendirmesini sağlamaktadır. Arapça metinler hakkındaki duygu analizi halen İngilizcenin çok gerisindedir, bunun ana sebebi dilin yapısından gelen zorluklardır. Sömestre süresince her hafta Arapça konuşan öğrencilerden 'Tweet' benzeri yorumlar halinde geribildirimler almak suretiyle, duygu analizini yüksek seviyede eğitime uyguluyoruz. Bunun ayrıca öğrencilerin görüşlerini kendi ana dillerinde ifade etmelerini sağlama, yüksek kalitede geribildirimler alma ve herhangi bir sorun hakkında öğretim üyesini uyarma gibi faydaları vardır. Araştırma göstermektedir ki, esas olarak Arapça duygu veri sözlüğünün yüksek doğruluk oranı sebebiyle, duygu analizini kullanmak öğrencilerin geribildirimleri için gerçekçi duygu değerleri vermektedir. Zamanla, sunulan içeriğin sıralaması dikkate alındığında, duygular akla yatkın bir şekilde dalgalanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, sentiment analysis has become a significant area of research related to machine learning and natural language processing, where sentiments and opinions about several topics are available on the Internet. This allows many parties such as companies, customers or governments to gauge and assess thousands of online opinions automatically. Sentiment on Arabic text is still some way behind that of English, mainly due to the inherent challenges in the language. We apply sentiment analysis to higher level education, by taking feedback from Arabic-speaking students every week during the semester in the form of 'Tweet'-like comments. This also has the benefit of allowing the students to express their opinion in their mother language to obtain a good quality feedback and alert the lecturer to any issues. The research shows that using sentiment analysis gives realistic sentiment values for the students' feedback, mainly due to the high accuracy of the Arabic sentiment lexicon. Over time the sentiment fluctuated in a plausible manner given the order of content presented.
Benzer Tezler
- Comparison of machine learning with lexicon-based approaches for sentiment of arabic student feedback
Arap öğrencilerin geri bildirimlerindeki duygular için sözlük tabanlı makine öğrenme yaklaşımlarının karşılaştırılması
OMAR AHMED NASSIF AL JASSEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ÖZGÜR TOLGA PUSATLI
DOÇ. DR. JAMES LITTLE
- Sentiment analysis in Iraqi Arabic dialects based on distributed representations of sentences and machine learning approach
Cümlelerin dağıtılmış temsilleri ve makine öğrenmesi yaklaşımına dayalı Irak lehçelerinde duygu analizi
ANWAR ADNAN MZHER ALNAWAS
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURSAL ARICI
PROF. DR. MEHMET HAKKI SUÇİN
- Sentiment classification of arabic tweets using a novel learning sentiment-specific word embedding technique
Yeni bir duygu-odaklı kelime gömme tekniği kullanarak arapça tvitlerin duygu sınıflandırması
HALA MULKI
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU
- Classification of arabic text using convolutional neural networks
Konvolutıonal neural ağları kullanılan arabıc metinin sınıflandırması
BILAL SHAKIR FARAJ ALKHASAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
