Geri Dön

Applying nlp machine learning for news analysis and classification

Haber analizi ve sınıflandırması için nlp makine öğrenmesinin uygulanması

  1. Tez No: 685058
  2. Yazar: MAHER ALREFAAI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
  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: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Dünya çapında günlük olarak çok sayıda haber yayınlanmaktadır. Günümüzde haberler birçok farklı biçimde yayınlanmakta olup, telefon veya tabletler aracılığıyla tüm insanlar tarafından kolaylıkla erişilebilir hale getirilmektedir. Bununla birlikte, gazetelerde, elektronik dergilerde veya sosyal medyada yazılanlar, onu yazan ve yayınlayan kişi veya kuruluşların bakış açılarını ve görüşlerini yansıtmaktadır. Büyük çaptaki bu günlük haberlerle, medya izleme ajanslarının bile metin ve duygusal analize dayalı olarak olumlu ve olumsuz haberler için haberleri manuel olarak sınıflandırması veya haber özetleri gibi diğer işlemleri yapması imkansız hale gelmektedir. Bu nedenle Yapay Zeka ve Makine öğreniminin bir bölümü olan Doğal Dil İşleme'yi kullanma talebi ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada duygusal analize dayalı haber sınıflandırmasını otomatikleştirmek için Makine Öğreniminin bir bölümü olan Doğal Dil İşleme'nin geleneksel ve modern algoritmaları ve modelleri kullanılmıştır. TF-IDF, Kelime Temsil, Random Forest, fastText ve BERT algoritmaları özgün bir very seti ile denenmiş ve yaklaşık % 95 doğruluk elde etmiştir.

Özet (Çeviri)

A massive amount of news is daily published worldwide. Today, the news is published in various structures, and it is easily accessible to all people via phones or tablets. However, what is written in newspapers, electronic magazines, or social media reflects the people or entities' perspectives and opinions that wrote and published it. With this vast daily news, it is impossible even for media monitoring agencies to manually classify news for positive and negative news based on text and sentimental analysis, or even do other operations like news summaries. That's why the demand for using Natural Language Processing - a section of Artificial intelligence and Machine learning - comes on. In this study, NLP traditional and modern algorithms and models to automate news classification based on sentimental analysis is used. Algorithms and models such as TF-IDF Vectorization, Word Embedding, Random Forest, fastText and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) are implemented on a novel data set and an accuracy of 95% was obtained.

Benzer Tezler

  1. Türkçe zamansal ifadelerin etiketlenmesi ve normalleştirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    AYŞENUR GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  2. Derin öğrenme yöntemlerinin çöz ve aktar tabanlı işbirlikli haberleşme sistemlerindeki performansının incelenmesi

    Performance analysis of deep learning methods in decode and forward based cooperative communication systems

    BİLGEHAN AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HACI İLHAN

  3. Predicting video popularity of streaming services with machine learning approaches

    Akış servislerindeki video popüleritesinin makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla öngörülmesi

    SINA SOLEIMANI ZARRIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İşletmeBoğaziçi Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret ve Ticaret Yönetimi Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. ARZU TEKTAŞ

    Prof. Dr. SONA MARDİKYAN

    Prof. Dr. BİLGE ACAR BOLAT

  4. Sentiment analysis based on natural language processing and deep learning in a software engineering perspective

    Yazılım mühendisliği perspektifinde doğal dil işleme ve derin öğrenmeye dayalı duygu analizi

    AZHAR AHMED BILAL BILAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN AYHAN ERDEM

  5. Türkçe sözcük anlam belirsizliği giderme

    Word sense disambiguation for Turkish

    BAHAR İLGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ