Geri Dön

Sentiment analysis of meeting room

Toplantı odalarının duygu analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 724014
  2. Yazar: MERT İLERİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Duygu analizi, Duygu ifadesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Ses özellikleri, Yapay sinir ağları, Sentiment analysis, Expressed emotion, Machine learning methods, Sound charecteristics, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son on yılda, dünya çapında muazzam veriler paylaşılmaktadır. Günümüzün büyük veri dünyasında analiz uygulamaları ile şirketler, müşterilerinin ruh hallerini analiz etmek ve duyarlılıklarına göre verimlerini artırmak üzere duygu analizi tekniklerini kullanmayı denemektedirler. Bu araştırmada duygu analizinin farklı bir uygulaması olarak, kapalı mekanlarda konuşma analizi yapılarak toplantıda duygu analizi tespitine odaklanılmıştır. Araştırma düşük gürültülü ortamlara ihtiyaç duymaktadır. Aksi takdirde gürültülerden (diğer seslerden) etkilenebilir ve birden fazla duygu için çelişkili durumlar oluşabilir (örneğin gürültü genelde olumsuz duygu oluşturacaktır). Çözüm olarak anlamlı ses özelliklerini kullanan bir yapay sinir ağı önerilmiştir. Bu araştırmada Ryerson Duygusal Konuşma-Şarkı Görsel İşitsel Veritabanı (RAVDESS) verileri kullanılmıştır. Ses özellikleri çıkarıldıktan sonra verilere normalizasyon (Z-score standardizasyonu) uygulanmıştır. Yapay sinir ağı, eğitim verileriyle beslenmiş ve bir sınıflayıcı makine öğrenmesi modeli oluşturulmuştur. Test verileri kullanılarak yapılan başarım ölçümlerinde ortalama başarı olarak yaklaşık %88 değerine ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In the last decade, enormous data has been shared throughout the world. With analysis applications in today's big data world, companies try to use sentiment analysis techniques to analyze their customers' moods and improve their efficiency according to their sensitivity. In this research, as a different application of emotion analysis, speech analysis in closed places was focused on the detection of emotion analysis in the meeting. The research needs low-noise environments. Otherwise, it may be affected by noises (other sounds) and conflicting situations may occur for more than one emotion (for example, noise will generally create negative emotion). As a solution, an artificial neural network that using meaningful sound features is proposed. Ryerson Audio Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) data was used in this study. After the sound features were extracted, normalization (Z-score standardization) was applied to the data. The artificial neural network is fed with training data and a classifier machine learning model is created. In the performance measurements made using the test data, the average success rate was approximately 88%.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    883994

    Multifaceted analysis of older adults' and caretakers' attitudes toward social robots

    Yaşlıların ve bakıcıların sosyal robotlara yönelik tutumlarının çok yönlü analizi

    BEGÜM ÇONKA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Psikolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN AFACAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU AYŞEN ÜRGEN

  2. Tez No

    787345

    How does sentiment in Monetary Policy Committee (MPC) announcement affect the exchange rate in Turkiye?

    Para Politikası Kurulu (PPK) açıklamasındaki duyarlılık skoru Türkiye döviz kurlarını nasıl etkiliyor?

    SİNEM ŞENEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    EkonomiTed Üniversitesi

    Uygulamalı Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM ÜNALMIŞ

  3. Tez No

    907261

    Video paylaşım sitesi youtube'a yüklenmiş olan ortodontik tedavi gören hastaların deneyimleri ile ilgili içeriklerin değerlendirilmesi

    Evaluation of content related to the patient testimonials undergoing orthodontic treatment uploaded to the video sharing site youtube

    DİLARA ODAMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiSelçuk Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZELİHA MÜGE BAKA

  4. Tez No

    874303

    Otel marka nefretinin nedenleri ve sonuçları: Yerli turistler üzerine keşifsel bir araştırma

    Causes and consequences of hotel brand hate: An exploratory research on domestic tourists

    TUĞÇENUR ORAK YELKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    TurizmBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT ADEM SOP

  5. Tez No

    569249

    Üniversite öğrencilerinin toplumsal kabul bağlamında kültürlerarası iletişim duyarlılığı ve Suriyeli sığınmacı algısı: Sakarya Üniversitesi örneği

    Intercultural communication sensitivity and perceptions of Syrian refugees in the context of social acceptance of university students: Sakarya University case

    ENGİN DURUKAN ABDULHAKİMOĞULLARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    SosyolojiSakarya Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT KARAMAN

Geri Dön