Geri Dön

Derin öğrenme yöntemiyle çevrimiçi sosyal ağlarda duygu analizi ve metin özetleme

Deep learning based sentiment analysis and text summarization in social networks

  1. Tez No: 566592
  2. Yazar: EMRE DOĞAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekobilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Duygu analizi kişisel blog ve sosyal ağ gibi kullanıcıların duygu ve düşüncelerini paylaştıkları yazılı metinler üzerinde semantik bilginin ortaya çıkarılmasını amaç edinir. Sosyal ağlarda kullanıcılar tarafından paylaşılan veriler kısa metinlerden oluştuğu için bir metin sınıflandırma problemi olarak görülebilir. Duygu analizi probleminin çözümü için diğer dillerde gerekli dil kütüphaneleri geliştirilmiş olmakla beraber Türkçe dili için yapılan çalışmalar hala sınırlıdır. Bu çalışmada birçok sosyal ağdan elde edilen veriler ile iki kategorili duygu analiz çalışılıp, twitter üzerinde bir konu hakkında duygu sınıfı bulunup sınıf üzerinde metin özetlenmesi yapılmıştır. Duygu analizi bir sınıflandırma problemi olarak düşünülüp başarı oranını artması için kelimeler arasındaki semantik bağlam kelime gömme metotlarını kullanarak kelimelere ağırlık verilmiştir. Klasik metin sınıflandırma yöntemleri yerine bir derin öğrenme yöntemi olan LSTM kullanılmıştır. Kelimeler arası semantik anlamanı kaybetmemek için birden fazla kelimelerin sayısal gösterimi (Word Embedings) yöntemi kullanılarak başarı oranlarının değişimi gözlenmiştir. Metin özetlemesi için yine LSA kullanılmıştır. Hem duygu analizi hem de metin özetlemenin gerçekleştirildiği bu çalışmada asıl hedef bir konu hakkındaki duygu ve düşünceyi analiz edip kullanıcıya özet bilgi sunmaktır. Ana model birçok sosyal ağdan toplanan veriler ile oluşturulmuştur. Analiz ve metin özetleme ise Twitter üzerinde bir hashtag den alınan veriler ile yapılmıştır. Duygu analizinde kullanılan yöntemler ile en yüksek %93 oranında başarı elde edilmiştir. Metin özetleme ile başarılı bir şekilde özet bilgi sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Sentiment analysis aims to reveal semantic knowledge on written texts that share the emotions and thoughts of users like personal blog and social network. Because the data shared by users on social networks is made up of short texts, it can be seen as a text classification problem. Although language libraries have been developed in other languages to solve the problem of emotion analysis, studies for Turkish language are still limited. In this study, two categories of emotion analysis were studied with the data obtained from many social networks. Sentiment analysis is considered as a classification problem, and the success rate is increased by using semantic context word embedding methods. LSTM, which is a deep learning method, was used instead of classical text classification methods. In order not to lose the semantic understanding between words, success rates were observed by using more than one word embedding method. LSA was used for text summation. In this study, where both emotion analysis and text summation are carried out, the main goal is to analyze the emotions and thoughts about a subject and present brief information to the user. The main model was created with data collected from many social networks. Analysis and summary of the text was made with data from a hashtag on Twitter. The highest 93% success rate was achieved with the methods used in the analysis of emotions. A summary of the text has been successfully presented.

Benzer Tezler

  1. Çevrimiçi sosyal ağlarda derin öğrenme ve hibrit metasezgisel algoritma tabanlı nefret söylemi tespit sistemi

    Deep learning and hybrid metaheuristic algorithm based hate speech detection system in online social networks

    VAHTETTİN CEM BAYDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLAL ALATAŞ

  2. Anadolu üniversitesi bilgi yönetimi önlisans programı'nın eleştirel düşünme açısından incelenmesi

    Evaluation of information management vocational program of anadolu university from the perspective of critical thinking

    FİGEN ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. DURSUN GÖKDAĞ

  3. Uzaktan eğitim ortamına uyarlanan discord uygulamasının topluluk duygusu oluşturma ve uzaktan eğitime karşı öğrenci tutumlarına etkisi

    The effect of the discord application adapted to the distance education environment on creating a sense of community and student attitudes towards distance education

    ZAFER AKOT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM GÖKDAŞ

  4. Dönüştürücüler ve derin öğrenme modelleriyle sosyal medya duygu analizi

    Social media sentiment analysis by using transformers and deep learning models

    HÜSEYİN İLGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KILIÇ

  5. Yapay zekâ ve demokrasi

    Artificial intelligence and democracy

    AYŞE NUR YAZICILAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ