Derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi ve aktivasyon fonksiyonlarının karşılaştırılması
Sentiment analysis with deep learning methods and comparison of activation functions
- Tez No: 530120
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Duygu analizi sosyal medyadan elde edilen metinsel veriler (Sms, tweet, vb.) üzerinde semantik bilginin işlenmesidir. Bu çalışmada, sosyal medyada gönderilen mesajların spam mi yoksa ham mı olduğunu anlamak için duygu analizi yapılmaktadır. Duygu analizi bu bağlamda kısa metinleri sınıflandırma problemi olarak da görülebilir. Duygu analizi işlemi için derin öğrenme yöntemi ve klasik sınıflandırma yöntemleri kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Derin öğrenme bağlamında, spam ya da ham mesajların belirlenmesi için kelimeleri vektör uzayında temsil eden kelime gömme (word embedding) ve yinelenen sinir ağları (Recurrent Neural Network/RNN) gibi yöntemler vardır. Çalışmamızda RNN ve kelime gömme yöntemlerini birleştirerek geliştirdiğimiz modelde çeşitli aktivasyon fonksiyonlarının başarımları karşılaştırılmıştır. Klasik sınıflandırma algoritmaları olarak ise SVM (Destek Vektör Makineleri), MNB (Çoklu Nominal Naive Bayes), RF (Rastgele Orman), LR (Lojistik Regresyon), KNN (K Yakın Komşu) kullanılmış ve hem kendi aralarında hem de derin öğrenme yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Türkçe ve İngilizce metinlerimizden oluşan veri setlerinde derin öğrenme yöntemi bazı aktivasyon fonksiyonları ile klasik sınıflandırma yöntemlerine göre daha başarılı sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
Sentiment analysis is the processing of semantic information on the textual data (Sms, tweet, etc.) gathered from social media. In this thesis, sentiment analysis is done to decide whether the messages sent from social media are spam or raw. In this context, sentiment analysis can be regarded as the classification of short textual messages. In the course of sentiment analysis, deep learning and classical classification methods are used and compared to each other. In the deep learning concept, to decide whether a message is spam or raw, word embedding that represents words in the vector space and recurrent neural network (RNN) methods are used in the literature. In our study, success of different activation functions used throughout induced deep learning method (a combination of RNN and word embedding) are compared. As the classical classification algorithms; SVM (Support Vector Machine), MNB (Multi Nominal Naïve Bayes), RF (Random Forest), LR (Logistic Regression) and KNN (K Nearest Neighbor) algorithms have been used and their performances were compared to each other and the induced deep learning method. Deep learning method, for some activation functions, give better accuracy results for both Turkish and English textual data when compared to classical classification methods.
Benzer Tezler
- 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
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi ve okul rehberlik servislerinde kullanımı
Emotion analysis with using deep learning methods and use the on the school guidance
RESUL BÜTÜNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ KOÇER
- Müzik verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile duygu ve içerik analizi yapılması
Emotion and content analysis of music data using machine learning methods
BUĞRA KAĞAN KAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ŞİMŞEK