Twitter verileri ile makine öğrenmesi kullanılarak duygu analizi: Torku örneği
Sentiment analysis using machine learning with twitter data: Case of Torku
- Tez No: 817118
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ALİ AKYÜREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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 olumlu olumsuz 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
- 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
2024
Mühendislik BilimleriHarran ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAGEHAN İLHAN
- Kutupsallık sözlüğü ve yapay zeka yardımı ile Türkçe twitter verileri üzerinde duygu analizi
Sentiment analysis of Turkish twitter data using polarity lexicon and artificial intelligence
HARISU ABDULLAHI SHEHU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZAİ TOKAT
- Kelime kullanım oranları ve kullanıcı istatistikleri kullanılarak Türkçe Twitter verisi üzerinde duygu analizi
Sentiment analysis on Turkish Twitter data using term usage rates and user statistics
CEM GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİM AKYOKUŞ
- Kuraklıkla ilgili sosyal medya mesajlarının duygu analizi
Sentiment analysis of social media data about drought
SEVDANUR DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY AYDOĞAN
- 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
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER TÜRKER