Sentimental analysis using machine learning methods and semanticresearch techniques on twitter data
Twıtter verılerınde makıne öğrenımı yöntemlerını ve semantık araştırma teknıklerını kullanan duygu analızı
- Tez No: 832292
- Danışmanlar: PROF. DR. PROF. DR. SHAFQAT UR REHMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir kullanıcının tweet'lerinden duygularını analiz etmek, onların nasıl düşündüklerine dair genel bir anlayış sağlayabilir. Teknolojinin gelişmesi, sosyal medyanın Web üzerindeki gelişimini hızlandırmış ve her geçen gün daha iyi hale getirmiştir. İnternette pek çok kişi değerlendirmeler, tweetler, bloglar, yorumlar ve sosyal ağ sitelerindeki gönderiler aracılığıyla duygu ve hislerini paylaşıyor. Özellikle hükümetler, seçimlerini bilgilendirmek için medyadaki bu materyali giderek daha fazla kullanmaya devam ediyor. Twitter insanların düşünce ve duygularını ifade edebildiği en yaygın kullanılan platformdur. Duygu analizi, bir senaryonun olumlu, olumsuz ya da tarafsız niteliklere sahip olup olmadığını anlama sürecidir. Duygusal incelemenin uygulanacağı şekilde, duyguyu tahmin etmek için makine öğrenimi gibi yöntemler kullanılacak. Sonuçlar daha sonra kesinlik, hatırlama ve f-puanı ilişkilerine göre hesaplanacaktır.
Özet (Çeviri)
Analyzing a user's sentiment from their tweets can provide a general understanding of how they are thinking. Technology improvement has accelerated the development of social media on the Web, making it better every day. On the internet, a lot of individuals share their sentiments and feelings through reviews, tweets, blogs, comments, and postings in social networking sites. Governments, in particular, remain progressively utilizing this material in the media to inform their choices. Twitter is the most widely used platform for people to express their thoughts and feelings. Sentiment analysis is the process of figuring out if a script has either positive, negative, or neutral qualities. In such a way to implement sentimental examination, methods such as machine learning will be used to predict the sentiment. The results will then be calculated in relations of precision, recall, and f-score.
Benzer Tezler
- Analysis of natural language processing techniques and development of Turkish named entity recognition tool for travel-tourism voice assistant
Doğal dil işleme tekniklerinin incelenmesi ve seyahat-turizm sesli asistanı için Türkçe varlık ismi tanıma aracı geliştirilmesi
DENİZ GÜL ÖZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik BilimleriAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT DENİZ ULUŞAR
- Multi-label and single-label text classification using standard machine learning algorithms and pre-trained BERT transformer
Standart makine öğrenimi algoritmaları ve önceden eğitilmiş BERT transformer kullanarak çok etiketli ve tek etiketli metin sınıflandırma
HUDA ALFIGI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULKADİR GÜRER
- Topluluk öğrenme modelini kullanarak optimum özellik seçimine dayalı duygu analizi
Sentiment analysis based on optimal feature selection using an ensemble learning model
FATİH DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP GARİP
DOÇ. DR. EKİN EKİNCİ
- Türkçe hedef tabanlı duygu analizi için alt görevlerin incelenmesi–hedef terim, hedef kategori ve duygu sınıfı belirleme
Inspecting sub tasks of aspect based sentiment analysis in Turkish language–opinion target expression, aspect category and sentiment polarity detection
FATİH SAMET ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Discovering market insights from online product reviews through sentiment analysis
Çevrimiçi müşteri yorumları ile duygu analizi ve pazar payı için bir içgörü aracı
MUHAMMET ALİ KADIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN IŞIKLI