Sentiment analysis using machine learning
Makine öğrenmesini kullanarak duygu analizi
- Tez No: 577967
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. SERKAN ÖZBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Dijital iletişimdeki üssel büyüme nedeniyle, bilgi teknolojisi günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası oldu. Kişi sosyal medya olmadan hayatını hayal edemez. Yeni iletişim ve ağlar dönemi sadece eğlence araçlarını değil aynı zamanda önemli verileri, görüş ve fikirleri kullanıcılar tarafından paylaşmak için modern araçlara da sahiptir. Bu veri ve bilgilerin bazıları, karar destek sistemlerinde daha sonra kullanılabilecek önemli verilerin analizi ve çıkarılması için çok önemlidir. Bu araştırmada, duyarlılık polarite analizi çalışılmış ve harici kaynaklardan elde edilen verileri tahmin etmek ve analiz etmek için bir makine öğrenme modeli kullanılmıştır. Naive Bayes yaklaşımı (denetimli makine öğrenme teknikleri) ana sınıflayıcı olarak kullanılır. Bu çalışmadan elde edilen deneysel sonuçlar Naive Bayes yaklaşımının duygu analiz tekniklerinde kullanılan en iyi ve verimli yöntem olduğunu göstermektedir. Verilerin pozitif ve negatif kutuplarının analizi, Naive Bayes sınıflandırıcı, yüksek doğruluk sağlar. Bu yöntem aynı zamanda yüksek kalite üretmek için daha az zaman harcar.
Özet (Çeviri)
Due to the exponential growth in digital communication, information technology has become an integral part of our daily life. One can't imagine his/her life without social media. The new communications and networks era are not only contained the entertainment tools but also have modern tools for sharing important data, opinions, and ideas by users. Some of these data and information are so essential for analyzing and extracting important data that can be utilized later in decision support systems. In this research work, sentiment polarity analysis is studied and a machine learning model is used to predict and analyze the data obtained from external sources. Naive Bayes approach (supervised machine learning techniques) is utilized as a main classifier. The experimental results obtained from this work demonstrate that the Naive Bayes approach is the best and efficient method used in sentiment analysis techniques. Analysis of positive and negative polarity of the data, Naive Bayes classifier provides high accuracy. This method also consumes less time to produce high-quality
Benzer Tezler
- Twitter verileri ile makine öğrenmesi kullanılarak duygu analizi: Torku örneği
Sentiment analysis using machine learning with twitter data: Case of Torku
MUHAMMED ALİ BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ALİ AKYÜREK
- Sentimental analysis using machine learning methods and semanticresearch techniques on twitter data
Twıtter verılerınde makıne öğrenımı yöntemlerını ve semantık araştırma teknıklerını kullanan duygu analızı
NAZIR AHMAD ZAHIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PROF. DR. SHAFQAT UR REHMAN
- 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
- Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak, metin madenciliği ve duygu analizi ile müşteri deneyiminin geliştirilmesi
Improving customer experience with text mining and sentiment analysis using machine learning algorithms
ERSİN KARAMANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜN EROĞLU
- Machine learning based sentiment analysis in the view of social robotics
Sosyal robotlar için makine öğrenmesi tabanlı duygu analizi
KARDELEN ESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ÜVET
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZİFE MERVE HAMZAOĞLU