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: Belirtilmemiş.
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
- Sentiment analysis of social network data using machine learning
Sosyal ağ verileri kullanarak makine görüş analizi öğrenme
ALI ABAS ALO ALBABAWAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP AYDIN
- Sentiment analysis on social networks using machine learning and audio processing
Makine öğrenmesi ve ses işleme kullanılarak sosyal ağlar üzerinde duygu analizi
MIHAIL DUŞCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DİLEK GÜNNEÇ DANIŞ
- Sentiment analysis in data of twitter using machine learning algorithms
HESSDS analizlerinin twitter verilerinde Keullehiler makensi algoritme lerenin òğrenimi
MUSTAFA AHMED MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Sentiment analysis of twitter texts using machine learning algorithms
Makine öğrenme algoritmaları kullanılan twitter metinlerinin duygu analizi
HAWAR SAMEEN ALI AL-BARZENJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL HARUN ŞAHİN
- Sentiment analysis of twitter data on the Turkey earthquake using machine learning methods
Türkiye depremi üzere twitter verilerinin makine öğrenimi yöntemleri kullanilarak duygu analizi
ALA KAMAL RASHID
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK