Twitter sentiment analysis
Twitter duygu analizi
- Tez No: 527527
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TEVFİK AYTEKİN
- 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: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Sosyal medya, insanlara birbirleriyle etkileşim kurma; sanal ağlar ve topluluklar inşa etme; bilgi, video, fotoğraf, haber ve fikirlerini paylaşma gibi olanaklar tanıyan internet tabanlı bir ortamdır. Twitter, Facebook, Instagram ve Linkedin yaygın bir şekilde kullanılan sosyal medya platformlarına örnek olarak gösterilebilir. Bu ve benzeri sosyal medya platformlarının ve bu platformlar aracılığı ile üretilen verilerin son yıllarda hatırı sayılır bir artış göstermesinin ardından, iş, politika ve bilimsel araştırmalar gibi alanlarda, gelecek ile ilgili öngörüler oluşturabilmek adına insanların belli konulardaki fikirlerini gözlemleyebilmek, gün geçtikçe daha fazla ilgi çeken bir olgu hâline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, gözetimli (supervised) öğrenme algoritmalarından Multinomial Naive Bayes, Support Vector Machine, Random Forest, Logistic Regression sınıflandırıcılarının yanı sıra, sözlük tabanlı (lexicon based) teknikler ile alakalı olarak Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) duygu analizi aracı ve kendi oluşturduğum Domain Based Lexicon yaklaşımı kullanılarak, Twitter duygu analizi konusuna odaklanılmıştır. Bahsedilen algoritma ve teknikler,“Stanford Twitter Sentiment”,“Sentiment Strength Twitter”ve“IMDB Movie Reviews”gibi farklı özelliklere sahip beş iyi bilinen veri kümesi üzerinde uygulanmış, elde edilen değerlendirme sonuçları, algoritmaların performanslarını gözlemleyebilmek amacıyla kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Social media is an internet-based environment that gives people the opportinity of interacting with each other; constructing virtual networks and communities; sharing information, videos, photos, news, ideas etc. Twitter, Facebook, Instagram and Linkedin are some commonly used examples of social media platforms. After the usage of such social media platforms and data generated towards these platforms have made a notable increase in recent years, it has started to attract more and more attention in many areas such as business, politics and scientific researches for obtaining people opinions about some specific topics for future foresights. This thesis is focused on the topic of Twitter sentiment analysis using supervised machine learning algorithms, such as Multinomial Naive Bayes, Support Vector Machine, Random Forest and Logistic Regression classifiers. Lexicon based techniques, such as Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) sentiment analysis tool and my own Domain Based Lexicon approach were also used. These algorithms and techniques were applied on five well-known datasets with different properties, such as“Stanford Twitter Sentiment”,“Sentiment Strength Twitter”and“IMDB Movie Rewiews”datasets etc. to get evaluation results and investigate their performance.
Benzer Tezler
- Stock price prediction using sentiment analysis of twitter
Twitter duygu analizi kullanarak hisse senedi fiyatı tahmini
WAQAR ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGE YÜCEL KASAP
- Twitter sentiment analysis via machine learning
Makine öğrenimi yoluyla twitter duygu analizi
KEMAL MAHMUT KAŞGARLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER ARSAN
- Twitter sentiment analysis with Turkish tweets for exchange rate prediction
Döviz kuru tahmini için Türkçe tweetler ile twitter duygu analizi
YUSUF FURKAN KOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiBaşkent ÜniversitesiTeknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURCAN ALKIŞ
- Twitter sentiment analysis using deep learning
Derin öğrenme ile twitter sentiment analizi
GHAZI ABDALLA ABDALRAHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÖZYURT
- Twitter sentiment analysis of Ikea
Ikea'nın twitter duygu analizi
NAHIDA MUHAMMAD UMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TACHA SERİF