Makine öğrenmesi yöntemleri ile sosyal medya verilerinden duygu analizi
Emotion analysis of social media data using machine learning techniques
- Tez No: 576471
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ATACAK
- 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
- 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
- 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
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- 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