Geri Dön

Sentiment analysis on new currency in Kenya using Twitter dataset

Twitter veri kümesini kullanarak Kenya yeni para birimi üzerinde duygu analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 654111
  2. Yazar: IBRAHIM MOGE NOOR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
  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: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

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

  1. Tez No

    506490

    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

    İngilizce

    2018

    İşletmeBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM SEBA ÖZTURAN

  2. Tez No

    635908

    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

    İngilizce

    2020

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  3. Tez No

    577034

    Sentiment analysis on social networks using machine learning and audio processing

    Makine öğrenmesi ve ses işleme kullanılarak sosyal ağlar üzerinde duygu analizi

    MIHAIL DUŞCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DİLEK GÜNNEÇ DANIŞ

  4. Tez No

    796924

    Sentiment analysis on twitter :Sexist tweets with isolation forest

    Twitter'da duygu analizi :İzolasyon ormanlı cinsiyetçi tweetler

    ENİSE İREM ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN

  5. Tez No

    806560

    Covid-19 aşısı ile ilgili makine öğrenmesine dayalı twitter duygu analizi

    Machine learning based twitter sentiment analysis on Covid-19 vaccine

    CEM NASİFOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PELİN GÖRGEL

Geri Dön