Geri Dön

Twitter verileri ile makine öğrenmesi kullanılarak duygu analizi: Torku örneği

Sentiment analysis using machine learning with twitter data: Case of Torku

  1. Tez No: 817118
  2. Yazar: MUHAMMED ALİ BAHAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ALİ AKYÜREK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan 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: 84

Özet

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte insanlar duygu ve düşüncelerini sosyal medya platformları üzerinden paylaşmaya başlamışlardır. Bu paylaşımlarda gündemde olan konular, firmalar ve ürünler ile ilgili görüşler, eleştiriler ve öneriler yer almaktadır. Bu paylaşımlar sayesinde pek çok alanda incelenebilir büyük bir veri kümesi oluşmaktadır. Bu veri kümesi makine öğrenmesi ve modelleri kullanılarak duygu analizi yapılmasını kolaylaştırmaktadır. Makine öğrenmesi modelleri ile bu veri kümeleri işlenerek herhangi bir konu veya başlık ile ilgili görüşlerin ağırlıkları olumluolumsuz şeklinde sınıflandırılabilmektedir. Bu çalışmada sosyal medya platformlarından Twitter üzerinde“Torku”kelimesi ile ilgili yapılan paylaşımlar kullanılarak kullanıcıların duygu analizleri TextBlob ve VaderSentiment kütüphaneleri kullanılarak etiketlendirilip 4 farklı makine öğrenmesi modeli eğitilerek duygu ağırlıkları belirlenmiştir. Sonrasında bu modeller karşılaştırılarak belirlenen veri seti için en iyi model tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu sayede kullanıcıların“Torku”kelimesi ile ilgili genel görüşlerinin oranları çıkartılmıştır.

Özet (Çeviri)

With the development of technology, people have started to share their feelings and thoughts on social media platforms. These posts include opinions, criticisms and suggestions on current issues, companies and products. Thanks to these posts, we have a large dataset that can be analyzed in many areas. This dataset facilitates sentiment analysis using machine learning and models. By processing these datasets with machine learning models, the weights of opinions on any subject or topic can be classified as positive-negative-neutral. In this study, using the posts about the word“Torku”on Twitter, one of the social media platforms, the emotional analyzes of the users were tagged using the TextBlob and VaderSentiment libraries, and the emotion weights were determined by training 4 different machine learning models. Afterwards, these models were compared and the best model was tried to be determined for the determined data set. In this way, the ratios of the general opinions of the users about the word“Torku”were determined.

Benzer Tezler

  1. Sosyal ağ verileri kullanılarak Türkiye'nin duygu analizinin görselleştirilmesi

    Visualization of the sentiment analysis of Turkey using social network data

    MUSTAFA GÖÇENOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKER TÜRKER

  2. Kuraklıkla ilgili sosyal medya mesajlarının duygu analizi

    Sentiment analysis of social media data about drought

    SEVDANUR DURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY AYDOĞAN

  3. Cryptocurrency price prediction by using social media data

    Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri ile kripto para fiyat tahmini

    ÖZLEM GÜL PAMUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER BADAY

  4. Twitter verileri kullanılarak yapay zeka ile ilgili duygu analiz çalışması

    Sentiment analysis study on artificial intelligence using twi̇tter data

    MERVE HAZAN İŞCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAGEHAN İLHAN

  5. Twitter verileri kullanılarak koronavirus aşıları hakkındaki kamu algısının zaman içindeki değişiminin yapay zeka destekli duygu analizi ile incelenmesi

    Investigation of trend change in public perception of coronavirus vaccines over time using Twitter data with artificial intelligence-assisted sentiment analysis

    UĞUR ERTOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUAMMER AKÇAY