Geri Dön

Heterojen veri kaynaklarında fikir madenciliği, otomatik özellik çıkarımı ve duygu analizi

Opinion mining in heterogeneous data sources, automatic aspect extraction and sentiment analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 682491
  2. Yazar: BARIŞ ÖZYURT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

Özet

Günümüzde sosyal ağların, blogların, forumların ve e-ticaret sitelerinin kullanımının yaygınlaşmasıyla, kullanıcılar tarafından üretilen metinlerin hacmi her geçen gün katlanarak artmaktadır. Ürün yorumlarındaki ve diğer metinlerdeki kullanıcı görüşleri ve fikirleri bu ürünlerin üreticileri, satıcıları ve pazarlayıcıları için hayati öneme sahiptir. Bu yüzden, duygu analizi ve fikir madenciliği önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Kullanıcı yorumları üzerindeki fikir madenciliğinde konu modelleme tabanlı yaklaşımlar ve Latent Dirichlet Allocation (LDA) özellik tabanlı düzeydeki duygu analizinde özellik çıkarımında önemli yöntemler haline gelmişlerdir. Fakat LDA doğrudan kullanıcı yorumlarında ve kısa metinlerde metin seyrekliği sorunu yüzünden doğrudan kullanılamamaktadır. LDA'nın kısa metinlerde kullanılabilecek şekilde uyarlanması ile ilgili çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada özellik tabanlı düzeyde duygu analizi ve özellik çıkarımı için özgün bir yöntem olan Sentence Segment LDA (SS-LDA) önerilmiştir. SS-LDA, kısa metinler ve yorumlardan özellik çıkarımı için geliştirilmiştir. Bu çalışmada veri seti olarak akıllı telefonlar hakkındaki müşteri yorumları kullanılmıştır. Yorumlar www.hepsiburada.com e-ticaret sitesinden alınmıştır. Deneysel sonuçlar SS-LDA'nın özellik tabanlı düzeydeki duygu analizinde ürün özellik çıkarımında başarılı olduğunu ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

Today while social networks, forums, e-commerce web sites and blogs are covering most of our lives, textual data generated by users is exponentially growing. User opinions in user reviews or in other textual data are very important for retailers, manufacturers and providers of these products and services. Therefore, opinion mining and sentiment analysis have emerged as important research areas recently. In mining user reviews, Latent Dirichlet Allocation (LDA) which is the most popular topic modeling algorithm is a significant method that is used in extracting product aspects in aspect based sentiment analysis. However, LDA algorithm is not so effective on short texts like user reviews or social media messages because of lack of co-occurrence patterns and data sparsity problem. Adaptation of LDA algorithm for short texts is an hot research area in literature. In this study, Sentence Segment LDA (SS-LDA), which is a novel method for aspect based sentiment analysis and aspect extraction is proposed. SS-LDA has been proposed for aspect extraction from short texts and product reviews. In this study, user reviews about smartphones are used as the dataset. The user reviews have been collected from www.hepsiburada.com, which is a popular e-commerce site in Turkey. Experimental results prove that SS-LDA is quite competetive in extracting products aspects.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    326697

    Cultural memory, identity and music: Armenians of Turkey

    Kültürel bellek, kimlik ve müzik: Türkiye Ermenileri

    BURCU YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Halk Bilimi (Folklor)İstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    PROF. Ş. ŞEHVAR BEŞİROĞLU

    DOÇ. DR. ROBERT REIGLE

  2. Tez No

    558664

    Konumsal verilerin bağlantılı veri olarak yayınlanması ve sorgulanması: Trabzon ili örneği

    Publishing and querying spatial data as linked data: Trabzon case

    İSRA AKYAZI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEN KARA

  3. Tez No

    447097

    Spatial decision support system for site selection of investments of prominent sectors: The case of East Marmara

    Öncü sektörlerde yatırımların yer seçiminde mekansal karar destek sistemi: Doğu Marmara örneği

    CEM BAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  4. Tez No

    745668

    Birleşme ve satın almaların değişim yönetimi açısından incelenmesi: Bir banka örneği

    Examination of mergers and acquisitions in terms of change management: A bank example

    BURAK PEKCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA KÜSKÜ AKDOĞAN

  5. Tez No

    779372

    An agent-based energy management approach for V2X-capable charger clusters

    V2X özellikli şarj kümeleri için etmen-tabanlı enerji yönetim yaklaşımı

    GÜLEN AKYÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT YILMAZ

Geri Dön