Makine öğrenmesi ile özellik bazlı fikir madenciliği gerçekleştiren öğrenci proje ve yorum sistemi
Student project and comment system performing feature based opinionmining with machine learning
- Tez No: 682875
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ULAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Çevrimiçi öğrenme sistemlerinin kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Covid – 19 pandemisi ile birlikte önemi daha da artmıştır. Ödevlerin ve projelerin dağıtımı ile bu çalışmaların öğretici tarafından geri toplanması eğitimin çevrimiçi ortama taşınması aşamasında önemli bir adımdır. Ödevler ve projelerin çevrimiçi ortama taşınması ve öğrencilerin akranlarının çalışmaları ile ilgili fikir alışverişinde bulunması, ödev ve projeler ile alakalı yorum verilerinin de birikmesine sebebiyet vermiştir. Bu yorumlar aracılığı ile ödev ve projeler ile ilgili fikir beyanlarını öğreticiye özellik bazlı olarak çıkarabilecek bir sistem ortaya koymak öğreticiye değerlendirme aşamasında zaman ve efor açısından kolaylıklar sağlayacaktır. Çalışmada öğreticiye destek sağlayabilecek özellik bazlı fikir madenciliği gerçekleştiren bir sistem oluşturulması hedeflenmiştir. Bu tez çalışmasında elde edilen yorumlara çeşitli önişleme adımları uygulanmış, dilbilimsel olarak ve makine öğrenmesi yöntemleri ile özellik tespiti gerçekleştirilmiş. Dilbilimsel yöntem ile özellik çıkarma aşamasında 0.18 oranında başarım sağlanmıştır. Koşullu Rastgele Alanlar Algoritması ile 0.81 F1 Skoru elde edilmiştir. Manuel olarak etiketlenen veriler aracılığı ile polaritelerin belirlenmesi amacıyla makine öğrenmesi modelleri eğitilmiştir. K- En Yakın Komşu Algoritması ile 0.56, Karar Ağaçları Algoritması ile 0.59, Destek Vektör Makineleri ile 0.606 ve Rastgele Orman Sınıflandırıcısı ile 0.64 F1 Skoru elde edilmiştir. Sonuçlar aracılığıyla Koşullu Rastgele Alanlar ile özelliklerin tespit edildiği ve Rastgele Orman Sınıflandırıcısı ile özelliklerin polaritelerinin tespit edildiği Öğrenci Proje ve Yorum Sistemi geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The use of online learning systems is becoming more and more common. With the Covid-19 pandemic, its importance has increased even more. The distribution of homework and projects and the recollection of these works by the instructor is an important step in the transfer of education to the online environment. The transfer of homework and projects to the online environment and the students' exchange of ideas about the work of their peers led to the accumulation of comment data about assignments and projects. By means of these comments, putting forward a system that can reveal the opinions about assignments and projects to the instructor on a feature-based basis will provide convenience to the instructor in terms of time and effort during the evaluation phase. In the study, it is aimed to create a system that performs feature-based idea mining that can support the instructor. Various preprocessing steps were applied to the comments obtained in this thesis, and feature detection was carried out linguistically and with machine learning methods. With the linguistic method, a success rate of 0.18 was achieved in the feature extraction phase. An F1 score of 0.81 was obtained with the Conditional Random Fields Algorithm. Machine learning models were trained to determine polarities through manually labeled data. An F1 score of 0.56 was obtained with K- Nearest Neighbor Algorithm, 0.59 with Decision Trees Algorithm, 0.606 with Support Vector Machines and 0.64 with Random Forest Classifier. Through the results, the Student Project and Comment System, in which the features are determined with the Conditional Random Fields and the polarities of the features are determined with the Random Forest Classifier, has been developed.
Benzer Tezler
- A lexicon based method for subjectivity and sentiment analysis using an Arabic twitter corpus
Arapça twitter korpusu ile öznellik ve sentıment analizi için sözlük tabanlı yöntem
NASEER MOHAMMED JASIM AL-BUHRUZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR
- Denetimli makine öğrenmesi algoritmaları ile Türkçe sahte haber tespiti için bir karar destek sistemi
A decision support system for fake news detection in Turkish language with supervised machine learning algorithms
YASİN ERDURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Yönetim Bilişim SistemleriGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVRİYE GENCER
- Effect of lignin, extractive matter, holocellulose, and alpha cellulose of biomass on calorific value
Biyokütlenin içeriğindeki lignin, ekstraktif madde, holoselüloz ve alfa selülozun kalorifik değer üzerindeki etkisi
ÖZLEM ECEM KAYNAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR YAMAN
- YEKDEM katılım kararı için arıma modeli kullanılarak uzun dönemli elektrik fiyat tahminlemesi
Long-term electricity price forecast using the arima model for the decision to participate of YEKDEM
ULVİ FİKRİ DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CANSIZ
- A new deep learning approach: Differential convolutional neural network
Yeni bir derin öğrenme yaklaşımı: Farksal konvolüsyonel sinir ağı
MEHMET SARIGÜL
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUTLU AVCI