Geri Dön

Opinion mining and classification of Pakistani news headlines

Pakistan haber başlıklarında fikir madenciliği ve sınıflandırma

  1. Tez No: 786286
  2. Yazar: NAZISH ALI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. 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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Modern çağda veri oldukça önemlidir ve daha da önemlisi medyada verinin ölçümü de aynı derecede önemlidir. Metin karakterizasyonunun pozitif veya negatif şekilde kontrol edilmesi, bilinen bir metin sınıflandırmasıdır. Kompleks bölümünde, araştırmacılar çeşitli ülkelerden gerçek ve sahte olup olmadığını kontrol ettiler. Bununla birlikte, bunun, Pakistan'da veri setinin Pakistan için görünmez olmasından dolayı olduğu söylenebilmesine rağmen bu durum haber başlıkları ve sıralaması açısından son derece kısıtlıdır. Bu tez, Pakistan haberleri için makul bir model bulma ve bu başlıkların geçerliliğini karşılamak için cevap niteliğindedir. Bu inceleme, internetten iki bin dört yüz yirmi dokuz Pakistan haber başlığının bir durma pozisyonunu planladı. Sahte veya gerçek olup olmadığını ayırt etmek için 10 sınıflandırma modeliyle takip edilen ön işleme adımları atılmaktadır. Daha sonra, bu noktada en iyi yapılan bu hesaplamaları Pakistan haber başlıkları için uygun hesaplama ile karşılaştırmıştır.

Özet (Çeviri)

Data is very crucial in the modern era, and more importantly the measure of data is equally important in the media. Checking of text characterization into positive or negative is known text classification. In the complex part, researchers checked for reality and fake from various nations. However, in Pakistan its extremely restricted with regards to news titles and its order, although it can be said that its due to the invisibility of the dataset for Pakistan. This thesis is in response to find a reasonable model for Pakistani news and in process the validity of these titles. This review planned a stop-position of two thousand four hundred and twenty-nine Pakistani news titles from the internet. Pre-processing steps are taken which are followed by 10 classification models to distinguish if its fake or real. Then, at that point, contrasted these best-performed calculations with find the suitable calculation for Pakistani news titles.

Benzer Tezler

  1. Sentiment analysis and opinion mining via microblogging in social media like: Twitter

    Twitter gibi sosyal medya ortamlarında mikro bloglama yoluyla duygu analizi ve fikir madenciliği

    MUSTAFA SALMAN ABD AL-BNDİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilim ve TeknolojiÇankaya Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR

  2. Eğitim alanındaki nitel verilerden fikir madenciliği algoritmaları ile uzman sistem tasarımı

    Creating expert decision systems with qualitative datasets obtained from education management software by using opinion mining algorithms

    VEYSEL GÜNDÜZALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ULAŞ

  3. Türkçe metinlerde duygu analizi

    Sentiment analysis in Turkish texts

    CUMALİ TÜRKMENOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  4. 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. Classification of arabic text using convolutional neural networks

    Konvolutıonal neural ağları kullanılan arabıc metinin sınıflandırması

    BILAL SHAKIR FARAJ ALKHASAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ