Sentiment analysis on new currency in Kenya using Twitter dataset
Twitter veri kümesini kullanarak Kenya yeni para birimi üzerinde duygu analizi
- Tez No: 654111
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sosyal medya siteleri son zamanlarda popüler hale gelmiştir, toplumda büyük etkisi olduğu açıktır. Twitter, bu tür sitelerden biridir, insanların görüşleri ile dolu olup, farklı türlerdeki konularda duyguları ifade edebilir. Duygu analizi, günümüzde önemli ilginç araştırma alanlarından biridir. Bu çalışmada, 2019 Kenya para birimi değişimine ilişkin duygusal analize odaklandık. Kenya vatandaşları yeni banknotlar üzerindeki tepkilerini dile getirmiştir. Multinomial Naïve Bayes algoritmasını kullanarak, Twitter tweet'lerinin duygu analizini yaptık. Veri setimiz, sınırlı miktarda veriye sahip olduğundan, modelin tarafsız tahminini elde etmek için k-çapraz doğrulama yöntemi kullanarak böldük. Unigramları ve bigramlarıhesapladık ve Multinomial Naïve Bayes sınıflandırıcısına özellik olarak verdik. Unigram modelini kullandığımızda %70.8, bigram modelini uyguladığımızda %64.1 doğruluk bulduk. Sonuçlar, modelin unigram kullanarak ortalama olarak kabul edilebilir bir doğruluğa (72%) ulaştığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Social media sites recently became popular, it is clear that it has major influence in society. Twitter is one of these sites, full of people's opinions, where one can truck sentiment express about different kinds of topics. Sentiment analysis is one of the major interesting research areas nowadays. In this work, we focused on sentimental insight into the 2019 Kenya currency replacement. Kenyans citizens expressed their reaction over new banknotes. We perform sentiment analysis of the tweets from Twitter using the Multinomial Naïve Bayes algorithm. We split our dataset using k-folder cross validation since we had limited amounts of data, so to achieve unbiased prediction of the model. We calculated unigram and bigram models and given as features to the Multinomial Naïve Bayes classifier. We found an accuracy of 70.8% when we used unigram model and 64.1% when we applied bigram model. Results show that the model reached to an acceptable accuracy of (72%) on average using unigram model.
Benzer Tezler
- A social media big data mining framework for detecting sentiments in multiple languages
Çok dilde duygu tespiti için bir sosyal medya büyük veri madenciliği çerçevesi
MUSTAFA COŞKUN
Doktora
İngilizce
2018
İşletmeBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM SEBA ÖZTURAN
- Predicting stock returns with macroeconomic indicators, & Google svi & news sentiment
Makroekonomik göstergeler & Google arama endeksi & haber duyarlılığı ile hisse senedi getiri tahmini
ZEKERİYA BİLDİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Yeni trend bungalov işletmelerine ilişkin çevrimiçi yorumların duygu analizi ile incelenmesi
Examination of online comments on new trend bungalov businesses by sentiment analysis
HAZAL ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE EDİZ ATMACA
- 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
- Veri madenciliği yaklaşımının yeni ürün geliştirme sürecinde kullanımı: Akıllı telefonlar üzerine bir uygulama
Using data mining approach in new product development process: An application on smartphones
CİHAN ŞAHİN