Geri Dön

Türkçe kullanıcı yorumlarından hedef temelli duygu analizi gerçekleştirimi

Implementation of aspect-based sentiment analysis from Turkish user reviews

PDF İndir

  1. Tez No: 610475
  2. Yazar: KIVANÇ BAYRAKTAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Kişilerin yorumları başka insanların ve insanlara hizmet sağlayan kurumların karar verme sürecinde önemli bir yere sahiptir. İnternetin yaygınlaşması neticesinde kişilerin görüşlerini bu ortamda ifade etmesinden kaynaklı veri boyutu günden güne artmaktadır. Bu verinin insanlar tarafından herhangi bir araç kullanılmadan analiz edilmesi mümkün değildir. Bu sebeple duygu analizi kavramı ortaya çıkmıştır. Duygu analizi alanında yapılan çalışmaların çoğunda veri pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırılır, kişilerin konular hakkındaki bakış açılarına göre sınıflandırma yapılmaz. Daha detaylı sonuç alınması için hedef temelli duygu analizi gereklidir. Bu çalışmada duygu analizinin alt seviyesi olan hedef temelli duygu analizinin Türkçe veri setinde gerçekleştirilmesi için bütüncül bir yaklaşım sunulmuştur. Hedef terimlerin çıkarılması için LDA konu modelleme tabanlı iki yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşımlarda LDA'nın kelime çantası probleminin çözülmesi amaçlanmıştır. Belirlenen hedef terimleri kategorilere ayırmak için PMI yönteminden yararlanan bir metot geliştirilmiştir. Hedef terimler ve kategoriler belirlendikten sonra sınıflandırma işlemini gerçekleştirmek için kural ve sözlük tabanlı yaklaşımlardan yararlanılmıştır. Hedef terim çıkarma işleminde LDA temelli yöntem ile %70'in üzerinde f-skor elde edilmiştir. Hedef terim kategori eşleştirmesinde %59 oranında doğruluk elde edilirken, hedef terimlerinin polaritesinin belirlenmesinde ise %79 oranında doğruluk elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Opinions of people greatly impact the decision-making process of other people and institutions providing services to the society. Today, internet has become an integral part of our daily lives as it people can easily disseminate their thoughts through the internet. Along with the rapidly increasing data sizes, data processing has become even more challenging. As a result, the concept of sentiment analysis has emerged. Most studies involving sentiment analysis do not reflect the interpretations of individuals, but only classify data as positive, negative or neutral. Aspect-based sentiment analysis takes into account people's opinions to come up with more detailed results. In this study, a holistic approach has been proposed to perform an aspect-based sentiment analysis -a sub-level of sentiment analysis- on Turkish data. Two approaches based on LDA topic modeling have been proposed for the extraction of aspect terms. Proposed approaches aim to solve the LDA's bag of words problem. An algorithm that uses the PMI method is proposed to categorize the identified aspect terms. After determining the aspect terms and categories, rule and dictionary-based approaches have been used to perform the classification process. In the aspect extraction phase, an f-score of over 70% was obtained by LDA-based method. In the aspect term category matching stage, 59% accuracy was achieved. In determining the polarity of aspect terms 79% accuracy was attained.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    885379

    E-ticaret sitelerindeki türkçe ürün yorumları verisi ile duygu analizi

    Emotion analysis with data of turkish product comments on E-commerce sites

    GÖKHAN TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAMAN AKBULUT

  2. Tez No

    389371

    Türkçe metinlerde duygu analizi

    Sentiment analysis in Turkish texts

    CUMALİ TÜRKMENOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  3. Tez No

    756485

    Yeni medyada nefret söylemi: Hayko Cepkin örneği

    Hate speech in new media: The case of Hayko Cepkin

    ZEYNEP EKE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    GazetecilikAnkara Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEDRİYE POYRAZ

  4. Tez No

    760499

    Siyasal iletişim ve nefret söylemi: 23 Haziran 2019 İstanbul Büyükşehir Belediye seçimleri örneği

    Political communication and hate speech: The case of the june 23, 2019 Istanbul Metropolitan Municipality elections

    ESRA ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Halkla İlişkilerSelçuk Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET KALENDER

  5. Tez No

    873709

    İki aşamalı akış kuramı bağlamında çevrimiçi alışveriş sitelerinin kullanıcı yorumlarının tüketici davranışları üzerindeki etkisi

    The effect of user rewiews of online shopping sites on consumer purchasing behavi̇or i̇n the context of two-steps flow theory

    MERVE TÜRKERİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Halkla İlişkilerGaziantep Üniversitesi

    Halkla İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FUAT USTAKARA

Geri Dön