Makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak türkçe metinlerden düşünce çıkarımı ve duygu belirleme
Opinion extraction and sentiment detection for turkish documents using machine learning techniques
- Tez No: 522400
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 163
Özet
Bu çalışma, Türkçe kullanımı ile psikolojik durumlar arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Kullanılan Türkçe metinler yetişkinlerde depresyon, mani ve sağlıklı kişilerden, çocuklarda depresyon ve Dikkat Eksikliği Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) olan ve sağlıklı kişilerden toplanmıştır. Metinlerin analizinde çeşitli özellik çıkarım metotları denenerek en iyi sonuca ulaşılmaya çalışılmıştır. Özellik çıkarımı yöntemleri en genelde iki türden oluşmaktadır. Liste yöntemi ve Tekli yöntemdir. Liste yönteminde ayrıştırıcı etkisi olan kelimeler/kategoriler listelerde toplanmıştır. Tekli yöntemde ise kelimeler/kategoriler tek tek özellik olarak alınmıştır. Alt yöntemler ise 8 liste, 4 tekli ve 8 karma yöntemden oluşmaktadır. Özellikler morfolojik analizlerin sonuçları kullanılarak elde edilir. Metinlerin morfolojik analizleri, morfolojik analiz programı ile yapılmaktadır. Weka adlı başka bir programda Makine Öğrenmesi teknikleri kullanılarak sınıflandırma yöntemleri ile analiz yapılır. Tanı konulan kişilerin sözcük kullanımındaki farklılıkları belirlemek için bir uygulama geliştirilmiştir. Bu sistemde metin girilmesi sağlanarak kişinin ruhsal durumunu belirlemeye ilişkin ilk bulgular elde edilmiştir. Bu bulgular, Türkçede kelime kullanımının, insanların psikolojik durumları hakkında ipucu verdiğini göstermiştir. Bu çalışma psikiyatristler için teşhis koyma aracı bir uygulama programının ilk adımlarıdır.
Özet (Çeviri)
This study examines the relationship between the use of Turkish and psychological states. The Turkish texts used were collected from depression, mania and healthy people in adults, depression and Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) in children and healthy people. In analyzing the texts, various feature extraction methods have been tried to reach the best result. Feature extraction methods most commonly consist of two types. List method and Single method. In the List method, distinctive words/categories are collected in the lists. In the Single method, words/categories are taken as individual features. The sub-methods consist of 8 lists, 4 singles and 8 mixed methods. Features are obtained using the results of morphological analyzes. Morphological analysis of texts is done by morphological analysis program. In another program called Weka, analysis is done by classification methods using Machine Learning techniques. An application has been developed to identify differences in the word usage of diagnosed persons. The results of this application show that the use of vocabulary in Turkish gives clues about the psychological state of people. This study is the first step of an application program for the psychiatrist.
Benzer Tezler
- Detecting hate speech in Turkish texts
Türkçe metinlerde nefret söylemi tespiti
ZEHRA MELCE HÜSÜNBEYİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN
- Türkçe metinlerde duygu analizi
Sentiment analysis in Turkish texts
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- TFEEC : Türkçe finansal olay çıkarım derlemi
TFEEC : Turkish financial event extraction corpus
KADİR ŞİNAS KAYNAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Metin madenciliği tekniklerini kullanarak faaliyet bazlı proje yönetiminde bilgi yönetimi süreçleri için derin öğrenme modeli
Deep learning model for knowledge management processes in activity based project management using text mining techniques
ESRA KARASU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN NAMLI