Duygu analizinde farklı vektör temsil yöntemleri ve sınıflayıcıların karşılaştırılması
Comparison of diffirent vector representation methods and classifiers in sentiment analysis
- Tez No: 513374
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İletişim Bilimleri, İşletme, Communication Sciences, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- 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
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Transfer öğrenme tabanlı aktif öğrenme metodu ile duygu analizi
Sentiment analysis with transfer learning-based active learning method
SEHER LORT TOSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK