Geri Dön

Unified framework for sentiment analysis in multiple languages

Çoklu dilde duygu analizi için bütünleşik bir yazılım altyapısı

  1. Tez No: 835639
  2. Yazar: ABDELRAHMAN TAHA ABDELTAWAB ABDELLATIF
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SHAABAN A.I. SAHMOUD, DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NİZAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Duygu analizi, çok dilli duygu analizi, derin öğrenme, çeviri tabanlı duygu analizi, LSTM
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Duygu analizi, müşteri görüşlerini, duygularını ve geri bildirimlerini anlama açısından hayati önem taşır. Bu çalışma, çok dilli duygu analiz performansını artırmak için bütünleşik bir sistem yaklaşımı sunmaktadır. Çalışmamızda, İngilizce, Türkçe, Arapça ve Fransızca dillerini kapsayan duygu analizinde Google Çeviri ve Yandex Çeviri olmak üzere iki popüler makine çeviri hizmeti kullanılmıştır. Bulgu ve sonuçlar, çok dilli duygu analizi için birleşik bir çerçevenin kullanılmasının önemini, farklı dillerde duygu analizini kolaylaştırmada makine çeviri hizmetlerinin önemini vurgulamaktadır. Ayrıca sonuçlar, duygu analizi alanındaki araştırmacılar ve uygulamacılar için yararlı bilgiler sağlamaktadır. Geliştirdiğimiz sistem birçok veri seti üzerinde değerlendirilmiş ve diline bağlı olarak doğrulukta %1 ila %22 arasında iyileşme gösteren umut verici sonuçlar ortaya koymuştur. Yaklaşımımız, dil özgü modelleri geride bırakarak önerilen çeviri tabanlı çok dilli çerçevenin etkinliğini göstermiştir. Ek olarak, duygu analizinin performansının farklı diller arasında değiştiğini, Google Çeviri'nin Türkçe ve Arapça çevirilerin duygu analizinde daha iyi performans gösterirken, Yandex Çeviri'nin İngilizce ve Fransızca çevirilerin duygu analizinde daha iyi sonuçlar gösterdiğini tespit edildi.

Özet (Çeviri)

Multilingual sentiment analysis plays a critical role in comprehending customer sentiment, feedback, and emotional responses. This study introduces a comprehensive framework designed to augment the efficacy of sentiment analysis across multiple languages. The research utilizes renowned machine translation services, namely Google Translate and Yandex Translate, to carry out sentiment analysis in several languages including English, Turkish, Arabic, and French. The outcomes underline the advantage of deploying a single, comprehensive framework for multilingual sentiment analysis. Furthermore, they underscore the crucial role machine translation services play in simplifying sentiment analysis across various languages. The insights gained from the results are beneficial to both researchers and practitioners in the sentiment analysis sphere. The proposed framework underwent testing on multiple datasets, exhibiting encouraging results with an improvement in accuracy between 1% and 22% depending on the language. Our method outperforms language-specific models and substantiates the efficiency of the proposed translation- based multilingual framework. Additionally, the study revealed that the efficacy of sentiment analysis fluctuates between different languages. Google Translate demonstrated superior performance in Turkish and Arabic sentiment analysis translations, whereas Yandex Translate excelled in English and French sentiment analysis translations. Keyword: Sentiment analysis, multilingual sentiment analysis, deep learning, translation-based sentiment analysis, LSTM.

Benzer Tezler

  1. A unified framework for benchmarking sparse matrix-vector multiplication methods

    Başlık çevirisi yok

    ERDEM SARILI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TANKUT BARIŞ AKTEMUR

  2. A unified framework for stroke fragmentation and sketch recognition

    Çizim vuruşlarının bölütlenmesi ve çizim tanıma için bütünleşik bir yaklaşım

    RECEP SİNAN TÜMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN

  3. Uni-slice: A unified framework for non-planar 3D printing algorithms

    Unı-sıce: Eğrisel 3B baskı algoritmaları için bütünleşik bir çerçeve

    İNANÇ ŞENCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL

  4. CMGV: A unified framework for complexity management in graph visualization

    CMGV: Çizge görselleştirmede karmaşıklık yönetimi için birleşik bir çerçeve

    OSAMA ZAFAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR DOĞRUSÖZ

  5. Advanced techniques for the design of MIMO free space optical communication systems

    ÇGÇÇ serbest uzay optik iletişim sistemleri tasarımı için ileri teknikler

    TUĞBA ÖZBİLGİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUTLU KOCA