Aspect-based sentiment analysis in Turkish
Türkçe hedef-tabanlı duygu analizi
- Tez No: 672201
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM TURHAN
- 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: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Çoğu müşteri bir ürünü satın almayı düşündüklerinde, o ürünü daha önceden satın almış ve kullanmış diğer tüketicilerin inceleme ve yorumlarına güvenir. İnsanların fikir ve tercihlerini online platformlarda paylaşması yaygınlaştıkça, bu devasa bilgi kaynağı şirketlerin ürünleri hakkında geri bildirim alabilmeleri için çok değerli hale gelmiştir. Bu yüzden araştırmacılar, veri madenciliği ile duygulardan yararlı bilgileri ayrıştırmak gibi önemli bir amaç edinmişlerdir. Bu tezin hedefi, bir akıllı telefon hakkındaki Türkçe incelemelerin duygu sınıflarının belirlenmesi için doğal dil işleme kullanılarak; performans, fiyat ve kamera hedefleri bazında hedef-tabanlı duygu analizini gerçekleştirmektir. Kullanılan teknikler veri ön işlenmesi, açık ve kapalı özellik çıkarımı ve bunların ilgili hedeflere gruplanması, kelime ve kelime grupları seviyesinde sözlük tabanlı duygu analizidir. Sonuçlar, incelenen hedefler için en yüksek kesinlik, duyarlılık ve F1 ölçümü değerlerinin sırasıyla %93, %94 ve %93 olduğunu göstermiştir. Bu sonuçlar bizim çalışmamızın, diğer Türkçe hedef tabanlı duygu analizi çalışmalarıyla karşılaştırıldığında, kayda değer bir performansa sahip olduğunu ortaya çıkarıyor.
Özet (Çeviri)
Most customers rely on reviews and comments of other consumers that already purchased and used the products that they intend to purchase. As the sharing opinions and preferences of people on online platforms are widespread, these huge data sources are highly valuable to companies to gather feedback on their products. Therefore, researchers have an essential data mining goal to extract useful information from sentiments. In this thesis, the aim is to perform an aspect-based analysis to determine the sentiment polarity of the reviews for a smart phone using natural language processing techniques in Turkish for the performance, price and camera aspects. The techniques used are data preprocessing, explicit and implicit feature extraction as well as grouping corresponding aspects and lexicon-based sentiment analysis at word-level and word-group level. The evaluations show that the highest values of precision, recall and f1 measure for the aspects examined are found to be 93%, 94% and 93%, respectively. These results reveal that our study has remarkable performance compared to other Turkish aspect-based sentiment analysis studies.
Benzer Tezler
- Türkçe hedef tabanlı duygu analizi için alt görevlerin incelenmesi–hedef terim, hedef kategori ve duygu sınıfı belirleme
Inspecting sub tasks of aspect based sentiment analysis in Turkish language–opinion target expression, aspect category and sentiment polarity detection
FATİH SAMET ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Developing a comprehensive framework for sentiment analysis in Turkish
Türkçe için kapsamlı bir duygu analizi çatısı geliştirme
CEM RIFKI AYDIN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR
PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ TEVFİK AYTEKİN
- Aspect-based sentiment analysis in Arabic for healthcare
Sağlık alanı için Arapça metinlerden özellik-tabanlı duygu durum analizi
HUNAIDA RAMADAN MOHAMMAD AWWAD
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
- Derin öğrenme ile beklenti tabanlı duygu analizi
Aspect based sentiment analysis with deep learning
MELEK TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN BİLGİN
DR. ALİ DURAN
- Aspect-based sentiment analysis for turkish using deep learning model combinations
Türkçe için derin öğrenme modelleri kullanarak özellik bazlı duygu analizi
ALİ ERKAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR