Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleri ile sosyal medya verilerinden duygu analizi

Emotion analysis of social media data using machine learning techniques

  1. Tez No: 576471
  2. Yazar: MESUT PEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
  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: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle, kişilerin sosyal medyada bulunan yorumları ve paylaşımları artmıştır. Önceki yıllarda internet bu kadar yaygın olmadığı için raporlar daha kolay oluşturulmaktaydı. Şimdi ise internetin ve teknolojin gelişmesiyle bu raporlamalar daha zorlaştı. Teknolojinin gelişmesiyle milyonlarca kişinin üye olduğu ve düşüncelerini paylaştıkları platformlardaki verilerin incelenmesi ve işlenmesi çok daha kolay olmaktadır. Bu alanda yapılan önemli çalışmalar arasında duygu analizi de yer almaktadır. Bu çalışmada makine öğrenmesi kullanılarak duygu analizi yapılmış, diğer yaygın uygulamaların yanı sıra özellik seçimi konusunda iyileştirilmeler yapılarak başarım oranı artırılmaya çalışılmıştır. Naive Bayes sınıflandırıcı eğitim setinin dışında herhangi bir veri setinde sınanarak, %80 oranında başarı elde edilmiştir. Derin öğrenme yöntemleri arasında bulunan konvolüsyonel sinir ağları kullanılarak aynı veri setleri ile çalışmıştır. Konvolüsyonel sinir ağlarında %97 başarı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Today, with the improvements in technology, comments and sharing of people increased. In the past, before widespread internet usage, creating reports were easier. But now with advancements in internet and technology reporting got harder. Analyzing and processing data from this sharing platforms where millions of people are registered and expressing their opinions is easier. Important works on this field includes emotion analysis. In this study emotion analysis is done using machine learning and compared to other applications tried to improve success rate with improvements on feature selection. While using any other set than Naïve Bayes classification learning set this study has achieved %80 success rate. A convolutional neural network with deep learning options achieved 97% success in convulsive neural networks.

Benzer Tezler

  1. Twitter'daki (X) havayolu şirket verilerinden makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi gerçekleştirilmesi

    Performing sentiment analysis using machine learning and deep learning methods on airline company data on twitter (X)

    ÖMER AYBERK ŞENCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ATACAK

  2. Metin madenciliği yöntemleri ile e-ticaret markalarına yönelik sosyal medya yorumlarının analizi

    Analysis of social media comments an e-commerce brands with text mining methods

    NURFER IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ÇAKIR

  3. 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

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ŞİMŞEK

  4. 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

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER BADAY

  5. Türkçe metinlerde duygu analizi

    Sentiment analysis in Turkish texts

    CUMALİ TÜRKMENOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ