Measuring the sentiment effects using emoticon features for a general Turkish corpus
Emoji ikonlarının özellikleri kullanılarak genel Türkçe derlem üzerinde duygu analizinin ölçülmesi
- Tez No: 583445
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Metin içerisinde ifade edilen duyguların otomatik olarak bulunabilmesi, son zamanlarda başta mikro bloglar olmak üzere sosyal medya sitelerinin yükselişi ile önem kazanmış, gelecek vaat eden bir araştırma konusudur. Kullanıcılar tarafından üretilen metin sayısındaki artış; duygu analizinin tanımına farklı bir anlam kazandırmış, kullanıcı mesajlarından duyguları çıkarabilmek ise bu konu içerisindeki öncü yöntem olmuştur. Bu sebeple de fikir madenciliği, trendleri tahmin edebilmek için, grupların veya bireylerin sosyal davranışlarının analizi konusunda kritik bir çalışma konusu haline gelmiştir. Güncel uygulamalar içerisinde, emoji'ler fikirleri ifade edebilmek veya metin içerisindeki duyguları pekiştirebilmek için diller arası bir araç haline gelmiştir. Bununla birlikte emoji'lerin Türkçe metinlerdeki duyguların ayrıştırılabilmesi veya kesişmesi üzerindeki etkisini ölçen çalışma sayısı çok az olmuştur. Bu çalışmada, emoji'ler Türkçe metinler içerisindeki duyguları tanımlayabilme amacıyla kullanılmıştır. Duygu analizi, Destek Vektör Makineleri (DVK), kategorik Naïve Bayes (NB), FastText, Evrişimli Sinir Ağı (ESA) sınıflandırıcıları ile, eğitim ve test kümeleri Twitter mesajlarından elde edilen veri kümesi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Veri kümesinin hazırlık ve işleme aşaması“duygu”ve“grup”isimli iki sınıflandırma şekli dikkate alınarak yapılmıştır. Ayrıca, jenerik sınıflandırma performansını ölçebilme amacıyla elle etiketlenen tweet'ler de değerlendirme işlemlerine dahil edilmiştir. Bağlam barındırmayan bir veri kümesinin kullanımı, farklı duyguların ölçülebildiği bir çalışma alanı olmaktadır.
Özet (Çeviri)
Automatic recognition of feelings in a text is a promising research area which has recently gained more importance with the rapid growth of social media websites, mostly microblogs. The increasing number of user generated text expands the definition of sentiment analysis where the extraction of emotions from user posts becomes a cutting edge. For that reason, the opinion mining becomes a crucial step for the analysis of social behavior in individuals or groups for the detection of trends. In current applications, the language of emojis is considered as a common way or an interlingua to express the ideas or intensify feelings. However, there are few studies to reveal its effects on Turkish context for overlapped and separate senses. In this study, emojis have been used as an identifier of the emotions in Turkish texts. The emotion analysis has been performed by Support Vector Machines (SVM), multinomial Naïve Bayes (NB), FastText and Convolutional Neural Network (CNN) using test and train sets derived from Twitter corpus. The preparation and preprocessing of the corpus have been accomplished by generating the classifiers; groups and emotions. The manually labeled tweets have also been added to evaluate the generic function of the classifier. The use of corpus in a generic domain present a promising field where different emotion states have been measured.
Benzer Tezler
- The effects of investor sentiment on conditional volatility of asset returns: evidence from international stock markets
Yatırımcı duyarlılığının varlık getirilerinin koşullu değişkenliğine etkisi: uluslararası borsalardan örnekler
UTKU UYGUR
Doktora
İngilizce
2015
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Measuring the effect of social media strategies on the consumer perception of political parties in Turkey
Türkiye'deki siyasi partilerin sosyal medya stratejilerinin tüketici algılarına etkisinin ölçülmesi
NEZİH İLTER KARAMAN
Doktora
İngilizce
2020
Siyasal Bilimlerİstanbul Bilgi ÜniversitesiOrganizasyon Çalışmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERİL DURMUŞ
- Halkla ilişkiler 2.0 kapsamında hedef belirleme ve ölçme sorunsalına bakış: Alternatif bir yöntem olarak veri madenciliğinin kullanılmasına yönelik örnek bir uygulama
Overview of the goal setting and measurement problem under public relations 2.0: A samle application for using data as an alternative method
HIDIR POLAT
Doktora
Türkçe
2021
Halkla İlişkilerAtatürk ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERYA ÖCAL
- Embedded information content in bonus and rights issue announcements for selected stock exchange markets
Seçilmiş hisse senedi piyasaları için bedelsiz ve bedelli sermaye artırım duyurularındaki saklı bilgi içeriği
MURAT IŞIKER
- Yapay sinir ağları ve bert dil modeli kullanılarak zaman bazlı duygu analizi: whatsapp yeni gizlilik sözleşmesine yönelik yorumların araştırılması
Time based sentiment analysis using artificial neural networks and bert language model: Exploring comments on whatsapp's new privacy policy
KAZIM TİBET SAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KUTAN KORUYAN