Geri Dön

Sentiment analysis of twitter texts using machine learning algorithms

Makine öğrenme algoritmaları kullanılan twitter metinlerinin duygu analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 682241
  2. Yazar: HAWAR SAMEEN ALI AL-BARZENJI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL HARUN ŞAHİN
  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: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, veri seti şeklinde kaydedilen Trump'ın tweet'leri kazınmış web sayfası üzerinde doğal dil işleme ve makine öğrenmesi sınıflandırıcılarının kullanımı olarak duygu analizi incelenmiştir. Veri hazırlandıktan sonra, ana bilgisayar veri setine en önemli duygu analizi prosedürleri uygulanmıştır. Ayrıca, metin vektörleştirmeye hazır olmak için veri kümesini temizlemek gibi diğer doğal dil işleme stratejileri de işlenmiştir. Metinsel verilerin temizlenmesinde, istenmeyen kelimelerin kaldırılması için stopwords kaldırma, kelime lemmatization, düzenli ifade ve tokenization gibi gerekli tüm teknikler kullanılmıştır. Daha az kapasite alma hedefi ile veri setindeki“içerik”özelliğinin boyutunu küçültmeyi başardık. Son yirmi yılda sosyal medya ağlarının gelişmesiyle birlikte nefret dolu faaliyetler bir fenomen haline geldi, bu, her birinin yayınlanan metninin öznel kutuplarını bilmek zorlu bir görev haline geldi; bu nedenle, her cümle, olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığı kutuplarına göre yargılanmıştır. Sonunda (Random Forest sınıflandırıcı, Gaussian Naive Bayes ve Support Vector Machine) gibi makine öğrenme algoritmaları kullanılarak temizlenen veriler eğitilmiş ve tahmin sonuçlarının doğruluğunu görmek için test edilmiştir, 88%, 72% ve her sınıflandırıcı için sırasıyla 89%.

Özet (Çeviri)

In this thesis, sentiment analysis as the use of natural language processing and machine learning classifiers have been studied on Trump's tweets scraped web page, which is saved in the form of dataset. After data preparation, the most important sentiment analysis procedures have been applied to the host dataset. Also, other natural language processing strategies have been processed, like cleaning the dataset in order to be ready for text vectorization. In cleaning the textual data, all the required techniques like removing stopwords, word lemmatization, regular expression, and tokenization have been used to remove undesired words. We succeeded in reducing the size of the“content”feature in the dataset with the target of taking fewer capacity. Since the two last decades with the development of social media networks, hateful activities have become a phenomenon, this became a challenging task to know the subjective polarities of each one's published text; therefore, each sentence has been judged-on regarding their polarities whether they are positive, negative or neutral. At the end, by using machine learning algorithms like (Random Forest classifier, Gaussian Naive Bayes, and Support Vector Machine), the cleaned data has been trained and tested to see the accuracy of the prediction results, the comparison shows 88%, 72%, and 89% respectively for each classifier.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    309443

    Aspect based opinion mining on Turkish tweets

    Türkce tweetlerde konu bazli düşünce analizi

    ESRA AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU

  2. Tez No

    389371

    Türkçe metinlerde duygu analizi

    Sentiment analysis in Turkish texts

    CUMALİ TÜRKMENOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  3. Tez No

    446136

    Sosyal medya paylaşımlarında duygu analı̇zı̇ : Makı̇ne öğrenı̇mı̇ yaklaşımı üzerı̇ne bı̇r araştırma

    Sentiment analysis in social media sharing : A research on machine learning approach

    ÜMİT TOPAÇAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İletişim BilimleriMarmara Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LEVENT ELDENİZ

  4. Tez No

    463038

    Sentiment analysis and opinion mining from big social data using mapreduce and machine learning methods

    Mapreduce ve makine öğrenmesi yöntemleri ile büyük sosyal veride duygu analizi ve fikir madenciliği

    BANAN JAMIL AWRAHMAN AWRAHMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ

  5. Tez No

    508963

    Türk havayolu işletmelerinin yolcu taşıma hizmetlerine yönelik algı haritalarının konumlandırma konsepti ile ilişkisinin Twitter üzerinden analizi

    Analysis of perceptual maps of airline passenger transportation services in Turkey on Twitter in relationship with positioning concept

    BAHRİ BARAN KOÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Sivil HavacılıkAnadolu Üniversitesi

    Sivil Havacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM ATALIK

  6. Tez No

    512017

    İngilizce ve Türkçe twitter mesajlarının Word2Vec modeli ile sınıflandırılması

    Classification of English and Turkish twitter messages by using Word2Vec model

    ABDULLAH AMMAR KARCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN

Geri Dön