Eğitimde metin madenciliği: Türkçe metinlerde sözlük tabanlı duygu analizi
Text mining in education: Dictionary-based in Turkish texts sentiment analysis
- Tez No: 678544
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLAL BARIŞ ALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Metin madenciliği, Duygu analizi, Duygu sözlüğü, Metin analizi, Text mining, Sentiment analysis, Sentiment dictionary, Text analysis
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 153
Özet
Serüvenine metinlerin taşıyıcılığında başlayan bilgi, teknoloji alanındaki gelişmelerin de etkisiyle muazzam boyutlara ulaşmıştır. Bu nedenle günümüzde bilgiyi işleme ve değerlendirme yeteneği, bilgiye ulaşma yeteneğinden çok daha önemli hale gelmiştir. Bilginin çeşitli kaynaklarından biri olması ve eğitim aracı olarak sıklıkla tercih edilmesi özelliği ile metinler; belirli amaçlar doğrultusunda keşfedilmesi, incelenmesi ve analiz edilmesi gereken temel materyallerdir. Bu amaçların gerçekleştirilmesi noktasında ise devreye gelişmekte olan Eğitimde Metin Madenciliği alanı girmektedir. Yapılan tez çalışmasının amacı da bir metin madenciliği yöntemi olan sözlük tabanlı duygu analizini, Türkçe metinler üzerinde uygulamak ve içerisinde bulunan duygu kelimelerini baz alarak baskın olan duygu kutuplarını belirlemektir. Betimleyici nitel bir yaklaşımla ele alınan araştırmanın materyalini ise Ömer Seyfettin'in hikâye türündeki 165 eseri oluşturmaktadır. Verilerin analizi, bir istatistiksel hesaplama ve grafik yazılımı olan R programında, sözlük tabanlı duygu analizine ilişkin kodlamaların yapılmasıyla gerçekleştirilmiştir. İki aşamalı şekilde gerçekleştirilen araştırmada, öncelikle ilgili analiz daha dengeli ve tutarlı bir karşılaştırma yapılabilmesi için belirli kriterlere göre seçilen 51 hikâye metni üzerinde uygulanmıştır. Devamında, analiz ilk aşamada dahil edilmeyen hikâye metinleri de eklenerek toplamda 165 hikâye üzerinde yeniden uygulanmıştır. Analizin temel bileşenlerini oluşturan duygu sözlüklerinin boyut ve kelime çeşitliliği gibi özeliklerinin, analiz sonucuna etkisinin ortaya konulması amacıyla iki farklı duygu sözlüğü oluşturulmuş ve her iki çalışma grubunda ayrı ayrı kullanılmıştır. Yapılan sözlük tabanlı duygu analizi uygulaması neticesinde; Ömer Seyfettin'e ait metinlerdeki polarite temelli genel duygu durumunun pozitif, duygu-his kategorisi temelli genel duygu durumunun ise coşkulu olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu doğrultuda, duyguların temel bir eğitim materyali olan metinlerdeki yoğunluğunun, yapılan eğitim ve öğretimin kalıcılığını, etkinliğini ve başarısını artırdığı hususu göz önüne alındığında, Ömer Seyfettin'in hikâye türündeki eserlerinin önemli bir eğitim ve aktarım kaynağı olduğu yargısına varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Information, whose adventure started with transferring texts, has reached enormous dimensions with the effect of developments in the field of technology. Therefore, nowadays, the ability to process and evaluate information has become much more important than the ability to access information. Being one of the various sources of information and frequently preferred as an educational tool, texts are fundamental materials that need to be discovered, examined and analyzed for specific purposes. The field of Text Mining in Education proves helpful in realising these objectives. This study aims to apply dictionary-based sentiment analysis, which is a method of text mining, on Turkish texts and determine dominant sentiment poles based on emotion words on its content. The material of this descriptive qualitative study consists of 165 short stories of Ömer Seyfettin. Analysis of data is performed by a dictionary-based sentiment analysis program which is developed on R, which is a statistical computation and graphics software, with means of programming dictionary-based sentiment analysis. In this two-staged research, the analysis is firstly applied on the text of 51 short stories to ensure a more balanced and consistent comparison. Afterwards, the short stories that were not included are also added, and the analysis is reapplied on a total of 165 short stories. In order to determine the effects of the fundamental components of the analysis, such as the size and word diversity of sentiment dictionaries, on the result of analysis two sentiment dictionaries are found; and these dictionaries are seperately used on two study groups. As a result of the dictionary-based sentiment analysis application, it is concluded that the polarity-based general sentiment state is positive on the texts of Ömer Seyfettin; and emotion-category-based general sentiment state on the same is excited. Accordingly, a judgement is reached that Ömer Seyfettin's works in short story genre constitute an important source of education and transfer, considering that they improve the permanancy, efficacy, and success of education and teaching.
Benzer Tezler
- TFEEC : Türkçe finansal olay çıkarım derlemi
TFEEC : Turkish financial event extraction corpus
KADİR ŞİNAS KAYNAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Çizge evrişimli sinir ağları kullanılarak metin sınıflandırma
Text classification using graph convolutional networks
RUKİYE ÖZDEMİR TEKİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU
- Etkileşimli tahta kullanımına yönelik sosyal medya yorumlarının metin madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of social media comments for the interactive whiteboard by text mining
YUNUS ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ ALAN
- Yabancı dil yeterlik sınavı maddelerinin sınıflandırılmasında farklı metin madenciliği algoritmalarının sınıflama doğruluklarının karşılaştırması
A comparison of classification accuracy of different text mining algorithms in classification of foreign language proficiency exam items
HÜSEYİN ATASEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU
- COVID-19 pandemi sürecinde Milli Eğitim Bakanı'nın Twitter mesajlarının metin madenciliği yöntemiyle incelenmesi
Examining the Twitter messages of the Minister of National Education with the text mining method during the COVID-19 pandemic process
EMİNE İÇÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimAkdeniz ÜniversitesiÖlçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER SİNAN