Geri Dön

Yapay sinir ağları ve bert dil modeli kullanılarak zaman bazlı duygu analizi: whatsapp yeni gizlilik sözleşmesine yönelik yorumların araştırılması

Time based sentiment analysis using artificial neural networks and bert language model: Exploring comments on whatsapp's new privacy policy

  1. Tez No: 688178
  2. Yazar: KAZIM TİBET SAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KUTAN KORUYAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: BERT, Multilayer Perceptron, Sentiment Analysis, Artificial Neural Networks
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Günümüzde gelişen sosyal ağ kültürü ve bilgisayar teknolojilerinin etkisi ile milyonlarca kullanıcının kullandığı ürün veya hizmetle ilgili memnuniyet düzeyleri ölçülebilmektedir. Bu veriler pazarlama stratejileri, reklamcılık ve müşteri desteği alanlarında aktif olarak kullanılmakta, verilerin analizleri ile organizasyonların alabileceği aksiyonlardaki riskler ve faydalar ölçülmektedir. Alınacak karara destek olması sebebi ile duygu analizleri karar destek sistemleri arasında görülmektedir. Bu çalışmada Python programlama dili ile Twitter'daki yeni WhatsApp gizlilik sözleşmesi hakkındaki yorumların duygu skorları ölçülerek zaman bazlı duygu skoru değişimi analiz edilmiştir. Türkçe dilinin algılanması için ön eğitimli doğal dil işleme modellerinden olan BERT dil modelinin Türkçe dili için geliştirilmiş hali olan BERTurk modeli kullanılarak Türkçe metin verilerinin algılanması sağlanmıştır. Metin sınıflandırması için yapay sinir ağları modellerinden çok katmanlı algılayıcı ile bir model tasarlanmıştır. Twitter'dan WhatsApp yeni gizlilik sözleşmesine ilişkin atılan tweetler elde edilerek duygu analizi yapılmış ve duygu skorunun zaman içerisindeki değişimi gözlemlenmiştir. Anahtar Kelime: BERT, Çok Katmanlı Algılayıcı, Duygu Analizi, Yapay Sinir Ağları.

Özet (Çeviri)

Today, with the effect of developing social network culture and computer technologies, the satisfaction levels of millions of users about the product or service they can be measured. These datas are actively used in the fields of marketing strategies, advertising and customer support, and the risks and benefits ot the actions that organisations can take can be measured by analyzing these datas. Sentiment analysis is seen among decision support systems because it supports the decision to be taken. In this study, the time-based sentiment score change was analyzed by measuring the sentiment scores of the comments about the WhatsApp new privacy policy on Twitter with the Python programming language. The perception of Turkish text data is provided by using the BERTurk model, which is the developed version of the BERT language model, which is one of the pre-trained natural language processing models for the perception of the Turkish language. In order to classify the texts, a model with a multilayer perceptron, one of the artificial neural network models, was designed. Sentiment analysis was performed by obtaining tweets from Twitter regarding the WhatsApp new privacy policy, and the change in sentiment score over time was observed.

Benzer Tezler

  1. Hakem atama otomasyonu için bir karar destek sistemi: Doğal dil işleme ve veri-güdümlü optimizasyon ile bütünleşik bir yaklaşım

    A decision support system for reviewer assignment automation: An integrated approach with natural language processing and data-driven optimization

    MELTEM AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

    PROF. DR. MEHMET FATİH AMASYALI

  2. Financial named entity recognition for turkish news texts

    Türkçe haber metinlerinde finansal varlık ismi tanıma

    DUYGU DİNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ HİKMET DOĞRU

    PROF. DR. PINAR KARAGÖZ

  3. Derin öğrenme yöntemleriyle evrak sınıflandırılması

    Classification of documents by deep learning methods

    GÖZDE DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP ERYİĞİT

  4. bi-TEZAT: biLSTM yöntemiyle türkçe şikayet metinlerinde zaman ifadelerinin tespit edilmesi

    Bi-TEZAT: extract temporal expressions on turkish complaint texts via biLSTM

    ENSAR EMİRALİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ

  5. Natural language processing applications for cybersecurity

    Siber güvenlik için doğal dil işleme uygulamaları

    AHMET ÇAĞRI SARIYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ŞAFAK DURUKAN ODABAŞI