Büyük veri üzerinde duygu analizi yöntemleri ve Azerbaycan diline uygulanması
Sentiment analysis methods on big data and application to Azerbaijan language
- Tez No: 597091
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK ORDİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Duygu analizi, Sınıflandırma, Twitter, Makine öğrenme, Azerbaycan dili, Sentiment Analysis, Classification, Machine Learning, Twitter, Azerbaijani language
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 184
Özet
Son zamanlarda mikro blok siteleri internet kullanıcıları arasında çok popüler bir iletişim aracı haline gelmiştir. Milyonlarca kullanıcı her gün kendi yaşamının farklı yönleriyle ilgili görüşlerini, duygularını farklı bloklarda paylaşmaktadır. Bu nedenle mikro blok siteleri, fikir madenciliği ve duyarlılık analizi için zengin veri kaynaklarına çevrilmektedir. Duygu Analizi (DA), metin madenciliği alanında devam eden bir araştırma alanıdır. Duygu Analizinin görevi, kişilerin görüşlerini verilen bir metinden pozitif, negatif veya nötr gibi farklı kategoriler olarak etiketlemektir. Bu çalışmada duygu analizi ve fikir madenciliği için oluşturulan Azerbaycan dilinde tweet verisinin toplama, temizleme ve etiket ekleme ilkeleri açıklanmaktadır. Ayrıca maksimum entropi, naive bayes, destek vektör makinesi gibi makine öğrenme yöntemler ve sözlük tabanlı kelime sayım ve özellik puanlama yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar ve karşılaştırılmış ve tweetlerin sınıflandırılması için optimal parametreler tanımlanmıştır. Literatürde yapılan çalışmaların büyük bölümünde kullanılan veriler İngilizce içeriklidir. Bundan dolayı Azerbaycan dili için duygu analizi alanında daha fazla kaynak sunabilmek adına, bu konuda doktora tezinin yapılmasına karar verilmiştir. Bu çalışmada Azerbaycan dilinde duygu analizi yapabilmek için hibrid bir yaklaşım içeren bir sistem geliştirilmiştir. Çalışmada kullanılan dil Azerbaycan dili olsa da, önerilen teknik diğer dillerle de kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
In recent days microblog sites have become a very popular means of communication among internet users. Millions of users share their opinions and feelings about different aspects of their lives in different blocks every day. For this reason, microblog sites are translated into rich data sources for idea mining and sentiment analysis. Sentiment Analysis (SA) is an ongoing research area in the field of text mining. The task of Sentiment Analysis is to label people's views from a given text into different categories, such as positive, negative or neutral. In addition, machine learning methods such as maximum entropy, naive bayes, support vector machine and lexicon based word counting and feature scoring methods were used. The results obtained were compared and the optimal parameters for the classification of tweets were defined. The data used in most of the studies are in English. Therefore, in order to provide more resources in the field of emotion analysis for the Azerbaijani language, it was decided to do a doctoral thesis on this subject. In this study, a hybrid approach was developed to analyze sentiment in the Azerbaijani language. Although the language used in the study is with the Azerbaijani language, the proposed technique can be used with other languages.
Benzer Tezler
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Türkçe spam maillerin duygu analizi ve makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of Turkish spam mails with sentiment analysis and machine learning methods
YUNUS EMRE PALAVAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ALBAYRAK
- Hizmet sektörü veri setlerinde dilsel özetleme ve duygu analizi
Linguistic summarization and opinion mining applications on service industry datasets
BETÜL DÜNDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT ÖZDEMİR
- Sosyal medya paylaşımları üzerinden duygu analizi: Sağlık Bakanlığı etiketli tweetler üzerine bir büyük veri
Text emotion analysis of social media posts: A big data application on Health Ministry mentioned tweets
AHSEN ERDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiAtatürk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR YAVUZ
- Duygu analizi ve fikir madenciliği: Youtube verisi üzerinde incelenmesi
Sentiment analysis and opinion mining: Examining youtube data
MİRAÇ MENEKŞE