Geri Dön

Duygu analizinde farklı vektör temsil yöntemleri ve sınıflayıcıların karşılaştırılması

Comparison of diffirent vector representation methods and classifiers in sentiment analysis

  1. Tez No: 513374
  2. Yazar: AYŞEGÜL ALBAYRAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İletişim Bilimleri, İşletme, Communication Sciences, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Son yıllarda bilişim teknolojileri hayatımıza hızlı bir şekilde girmiştir ve hayatımızı dijital cihazlar veya internet olmadan hayal etmek imkânsız hale gelmiştir. Bugün bloglar, yorum siteleri, sosyal medya platformları sadece kullanıcılara bilgi yayan bir kaynak değil aynı zamanda kullanıcıların birbirleriyle iletişim kurmalarını ve görüşlerini paylaştıkları ortamlar haline gelmişlerdir. Bu tür verilerin bir kısmı öznel olmasına karşın analiz ve karar desteği gibi çeşitli amaçlar için analiz edilebilir bilgiler içermektedir. Bu tür verileri kullanabilmek ve bu verileri işlemek için duygu analizi olarak da adlandırılan bir araştırma alanı ortaya çıkmıştır. Duygu Analizi, bir metnin otomatik olarak sınıflandırılmasıyla bir konuşmacının veya bir yazarın belirli bir konuyla ilgili tutumunu(pozitif, negatif) belirlemeyi amaçlamaktadır. Etkin sınıflandırma sağlamak için etkili metin temsillerinin oluşturulması çok önemlidir. Bu nedenle tezin ana amacı duygu tahmininde uygulanabilecek yöntem ve teknikleri araştırmaktır. Tez kapsamında iki farklı dilde yazılmış iki veri seti kullanılarak uygulama gerçekleştirilmiştir. Farklı metin temsilleri oluşturma tekniklerinin ve farklı dillerde yazılmış metinlerin duygu sınıflamasında ki etkileri üzerinde çeşitli analizler gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In recent years, information technology has quickly entered our lives and it has became impossible to imagine our life without digital devices or the internet. Today, blogs, review sites, social media platforms are not only a source of information for users but also a place where users communicate with each other and share their opinions. While some of these of data are subjective, they contain analytical information for various purposes such as analysis and decision support. A research area has emerged which is named sentiment analysis in order to be able to use and process such data. The sentiment analysis purposes to determine the attitude (positive, negative) of a speaker or an author on a particular topic by automatically classifying a text. Creating effective text representations is very important to provide effective classification. Fort his reason, the main purpose of the thesis is to investigate the techniques that can be applied to sentiment prediction. In the scope of the thesis the implementation was carried out by using two data sets written on two different language. Various analyzes have been carried out on the effects of different text representation techniques and texts written in different languages on sentiment classification.

Benzer Tezler

  1. Evaluating the performance of different continous vector representation methods for turkish words

    Türkçe sözcükler için farklı sürekli vektör temsilyöntemlerinin başarım değerlendirmesi

    GÖKHAN GÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  2. Cryptocurrency price prediction by using social media data

    Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri ile kripto para fiyat tahmini

    ÖZLEM GÜL PAMUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER BADAY

  3. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  4. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  5. Transfer öğrenme tabanlı aktif öğrenme metodu ile duygu analizi

    Sentiment analysis with transfer learning-based active learning method

    SEHER LORT TOSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ FINDIK