Using artificial neural network with comparative analysis of different techniques for the classification of sentiment analysis
Yapay sinir ağının benzer analizlerin sınıflandırılmasında farklı tekniklerin karşılaştırmalı analiziyle kullanılması
- Tez No: 611865
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- 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: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Duygu Analizi, bir işte ifade edilen olumlu, olumsuz ya da tarafsız görüşü ya da hakem görüşlerini tanımlamak anlamına gelir. Sosyal medyada gözetim hissi değerlendirmesi, müşterilerin sosyal medyalarında belirli bir marka veya işletme için kopyalanan genel izlenimini veya ruh halini otomatik olarak karakterize etmek ve İnternet'te olumlu mu yoksa olumsuz mu olarak değerlendirilip değerlendirilmeyeceğini belirlemek için faydalıdır. Bu makale, makine temelli öğrenme hissi değerlendirmesine yaklaşımları incelemekte ve yöntemlerin temel özelliklerini vurgulamaktadır. Belirgin olarak kullanılan teknik ve yöntemler, Makine Öğrenmeye dayalı duygu değerlendirmesinin en yakın komşu sınıflandırması olan Naif Bayes, Maksimum Entropi ve Destek Vektör Makinesi'dir. Naif Bayes'in tasviri oldukça kolaydır ancak zengin varsayımlara yol açmaz. Özelliklerin bağımsız olduğu hipotezi çok kısıtlayıcıdır. Maksimum Entropi, olasılık bilgisine göre dağılımını tahmin eder, ancak yalnızca bağımlı özelliklere iyi gelir. SVM için çekirdek doğrudur, ancak çok sınıflı meselelerle başa çıkma yöntemi standart değildir. Yapay sinir ağlarını ve bulanık mantığı birleştiren bir yöntem, değişkenler arasındaki korelasyonların ve bağımlılıkların etkinliğini geliştirmek için sıklıkla kullanılır.
Özet (Çeviri)
Sentiment Analysis means identifying the favorable, negative or neutral opinion or reviewer opinions expressed in a piece of job. In social media surveillance sentiment assessment is helpful to automatically characterize the general impression or mood of the customers as replicated on their social media for a particular brand or business and determine if they are regarded favorably or negatively on the Internet. This article examines the machine-based learning approaches to feeling assessment and highlights the key characteristics of methods. Prominently used techniques and methods are Naïve Bayes, Maximum Entropy and Support Vector Machine, the most near-neighbor classification of Machine Learning-based feeling assessment. Naïve Bayes ' depiction is quite easy but does not give rise to wealthy assumptions. The hypothesis that characteristics are independent is too restrictive. Maximum Entropy estimates the distribution of probability by information, but it does well only with dependent characteristics. For SVM the kernel is correct, but the way to deal with multi-class issues is not standardized. A method which combines neural networks and fuzzy logic often is used to improve the efficiency of correlations and dependencies between variables.
Benzer Tezler
- Akıllı şebekelerde makine öğrenmesi teknikleriyle kısa dönem rüzgâr hızı tahmini: Kocaeli-Türkiye örneği
Short–term wind speed forecasting in smart grids with machine learning techniques: A case study in Kocaeli-Türkiye
MAYSA GAIDOUM AHMED GAIDOUM
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Rüzgar hızı tahmin yöntemleri - örnek bir uygulama
Wind speed forcasting methods – a sample application
SERKAN ŞENKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilim ve TeknolojiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN ÖZGÖNENEL
- Intelligent design of intensity modulated fiber optic sensors using different fiber structures
Yoğunluk modülasyonlu fiber optik sensörlerin farklı fiber yapılar kullanarak akıllı tasarımı
HASAN SEÇKİN EFENDİOĞLU
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- İstatistiksel analiz yöntemleri ve makine öğrenme yöntemleri ile film başarı tahmini
Movie success prediction with statistical analysis techniques and machine learning methods
BUGAY SARIKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU DEDE ŞENER
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ