Geri Dön

Duygu analizinde fikir hedefi çıkarımı için alanlar arası birmodel tasarımı

Design of a model for cross-domain opinion target extraction in sentiment analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 698241
  2. Yazar: MUHAMMET YASİN PAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERKAN GÜNAL
  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: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Fikir hedefi çıkarımı, metin verisinde duygu analizinin temel görevlerinden biridir. Son yıllarda, fikir hedefi çıkarımı için bağımlılık ayrıştırıcı tabanlı yaklaşımlar yaygın olarak incelenmiştir. Ancak, bağımlılık ayrıştırıcıları, dil ve dilbilgisi kısıtlamaları ile sınırlıdır. Bu yüzden, bu tez çalışmasında, bilinmeyen alanlardaki İngilizce ürün yorumlarından alanlar arası fikir hedefi çıkarımı için, böyle kısıtları olmayan, sıralı desen temelli bir kural madenciliği modeli önerilmiştir. Böylece, fikir hedefleri çıkarılırken yorumların alanını bilmeye gerek kalmamaktadır. Önerilen model, literatürde sıklıkla karıştırılan fikir hedefi ve özellik kavramları arasındaki farkı da ortaya koymaktadır. Model, iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, hedef alana ait yorum içerisindeki özellikler, kaynak alanlardan otomatik olarak üretilen kurallar kullanılarak çıkarılmaktadır. Ayrıca, kaynak alanlardaki özellikler hedef alana transfer edilmektedir. Bu aşamada ek olarak, özellik çıkarma performansını arttırmak için özellik budama uygulanmaktadır. İkinci aşamada, fikir hedefi çıkarımı için otomatik olarak üretilen kurallar kullanılarak, ilk aşamada çıkarılan özellikler arasından fikir hedefleri çıkarılmaktadır. Önerilen model, farklı alanlardaki veri kümeleri üzerinde değerlendirilmiş ve literatürdeki modellerle karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, bilinmeyen alanlardaki yorumların fikir hedeflerinin, önceki çalışmalara kıyasla daha yüksek doğrulukla çıkarılabildiğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Opinion target extraction is one of the core tasks in sentiment analysis on text data. In recent years, dependency parser–based approaches have been commonly studied for opinion target extraction. However, dependency parsers are limited by language and grammatical constraints. Therefore, in this thesis, a sequential pattern-based rule mining model, which does not have such constraints, is proposed for cross-domain opinion target extraction from English product reviews in unknown domains. Thus, knowing the domain of reviews while extracting opinion targets becomes no longer a requirement. The proposed model also reveals the difference between the concepts of opinion target and aspect, which are commonly confused in the literature. The model consists of two stages. In the first stage, the aspects of reviews are extracted from the target domain using the rules automatically generated from source domains. The aspects are also transferred from the source domains to a target domain. Moreover, aspect pruning is applied to further improve the performance of aspect extraction. In the second stage, the opinion target is extracted among the aspects extracted at the former stage using the rules automatically generated for opinion target extraction. The proposed model was evaluated on several benchmark datasets in different domains and compared against the literature. The experimental results revealed that the opinion targets of the reviews in unknown domains can be extracted with higher accuracy than those of the previous works.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    847173

    Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  2. Tez No

    672201

    Aspect-based sentiment analysis in Turkish

    Türkçe hedef-tabanlı duygu analizi

    DENİZ ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM TURHAN

  3. Tez No

    644575

    The effect of academic rumination on goal orientations in perfectionist adolescents

    Mükemmeliyetçi ergenlerde akademik ruminasyonun hedef yönelimleri üzerindeki etkisi

    AYBÜKE YARDIMCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    PsikolojiTED Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞBA UZER YILDIZ

  4. Tez No

    392436

    Sentimedia: Opinion mining and sentiment analysis on social media

    Sentimedia: Sosyal medyada fikir madenciliği ve duygu analizi

    SÜLEYMAN FATİH GİRİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP ORHAN

  5. Tez No

    706126

    Evaluation of effective stiffness procedures in seismic design of reinforced concrete frames

    Betonarme çerçevelerin sismik tasarımı için etkin rijitlik yöntemlerinin değerlendirilmesi

    DUYGU ŞENOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMALETTİN DÖNMEZ

Geri Dön