Geri Dön

Sentimental analysis using machine learning methods and semanticresearch techniques on twitter data

Twıtter verılerınde makıne öğrenımı yöntemlerını ve semantık araştırma teknıklerını kullanan duygu analızı

  1. Tez No: 832292
  2. Yazar: NAZIR AHMAD ZAHIRI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. PROF. DR. SHAFQAT UR REHMAN
  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: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 68

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

  1. 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

  2. Marka kişiliğinin büyük veri kapsamında tüketici duygu analizi yöntemiyle belirlenmesi

    Determining brand personality perceptions of consumers with sentimental analysis in big data context

    NEBİ SEREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeBursa Uludağ Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT HAKAN ALTINTAŞ

  3. Otomatik duygu sözlüğü çevirimi ve duygu analizinde kullanımı

    Automatic sentiment dictionary translation and using in sentiment analysis

    ALAETTİN UÇAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

    DOÇ. DR. EBRU AKCAPINAR SEZER

  4. Makine öğrenmesi teknikleri ile sosyal medya kullanımı üzerine bir duygu analizi çalışması

    A study on sentiment analysis on social media using machine learning techiques

    MOHAMED GUMA IBRAHIM BODEA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL YILDIZ

  5. Predicting stock prices in bist: A reinforcement learning and sentimental analysis approach

    Pekiştirmeli derin öğrenme ve duyarlılık analizi yaklaşımı ile bıstteki hisselerin fiyatlarının tahmin edilmesi

    ŞEYMA EĞE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Büyük Veri ve Veri Analitiği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN