Graph clustering approach to sentiment analysis
Duygu analizine çizge kümeleme yaklaşımı
- Tez No: 489400
- Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN SOLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 47
Özet
Bu tez çalışmasında, Türkçe film yorumlarının puanlarını sıfat kümelemesi kullanarak otomatik olarak tahmin etmeyi amaçladık. Ayrıca, popüler iki duygu sözlüğünün güvenilirliklerini ölçtük. Bu duygu sözlükleri ve insan tahminleri arasındaki uyuşmayı ölçmek için, ikili karşılaştırmalar kullanarak bir sıralama deneyi tasarladık. Ardından, bu düşünce sözlükleri ve insan tahminleri arasında karşılaştırma yaptık ve sözlükler ile insan tahminleri arasında orta seviyede bir uyuşma oldu ̆gunu gösteren sonuçları verdik. Üstelik Türkçe film yorumlarına otomatik olarak puan atamak için, sıfat kümeleme ve tekil puanlama çalışmalarını yaptık. Sıfat kümelemesi 76%'lık bir doğruluk oranına ulaşırken, tekil puanlama 79%'luk bir doğruluk düzeyine ulaştı.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we aim at automatically predicting Turkish movie review scores using adjective clustering. We also measured the reliability of the two popular sentiment lexicons. In order to measure the agreement between these sentiment lexicons and human judgments, we designed a ranking experiment using pairwise comparisons. Then, we compared these sentiment lexicons and human judgments, and we gave results that show a moderate level of agreement between lexicons and human judgments. Furthermore, we performed adjective clustering task and singleton scoring to automatically assign scores to Turkish movie reviews. Adjective clustering reached an accuracy of 76%, singleton scoring reached an accuracy of 79%.
Benzer Tezler
- A pathway graph kernel based multi-omics approach for patient clustering
Hasta kümelemesi için yolak çizge çekirdeği bazlı bir çoklu-omik yaklaşımı
YASİN İLKAĞAN TEPELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZNUR TAŞTAN OKAN
- Applıcatıon of subspace clusterıng to scalable malware clusterıng
Alt uzay gruplamanın ölçeklenebi̇li̇r kötücül yazılım gruplamasına uygulanması
FATİH IŞIKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN
- A dea-based approach to ranking multi-criteria alternatives
Çok kriterli seçeneklerin sıralanmasına veri zarflama analizi tabanlı bir yaklaşım
CEREN TUNCER
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KÖKSALAN
- Hücresel imalatın başlangıç aşamaları için uzman sistem yaklaşımı
An Expert systems approach to the early stages of cellular manufacturing systems design
UFUK CEBECİ
