Geri Dön

Sosyal medyada yer alan doğal afet görüntülerinden çok modlu duygu analizi

Multimodal sentiment analysis from natural disaster data on social media

  1. Tez No: 842641
  2. Yazar: SEFA DURSUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜLEYMAN EKEN
  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: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

İnternetin gelişmesiyle birlikte, kullanıcılar görüş ve duygularını metin, görsel ve/veya işitsel içeriklerle ifade etme eğilimindedir. Bu durum, çok modlu analiz yöntemlerine olan ilgiyi artırmıştır. Çalışma, metin ve görsel içeriği birleştirerek sosyal medyada yer alan doğal afet verilerinden çok modlu duygu sınıflandırmasını ele almaktadır. Görsel içeriğin duygusal ifadeleri ile birlikte metinsel temsillerin kullanılması, daha kapsamlı bir analiz sağlamaktadır. Çalışmada üst düzey görsel özelliklerin etkisini araştırmak için, ilk iki katmanın farklı modalitelerden özellikleri topladığı ve üçüncü katmanın duyguların sınıflandırılması için kullanıldığı üç katmanlı bir sinir ağı kullanılmıştır. Kendi topladığımız veri kümesi üzerinde yapılan testlerde CLIP modelinin görüntüde ve RoBERTa modelinin metinde kullanılması ile en yüksek performans değerlerine (%77 doğruluk, %71 F1-skoru) ulaşılmıştır. Bu tür analizler, ajanslar, reklamcılık, sosyal/dijital medya içerik üreticileri, insani yardım kuruluşları gibi farklı uygulama alanlarında kullanılabilecek ve toplumsal duyarlılık açısından önemli bilgiler sağlayabilecektir.

Özet (Çeviri)

With the development of the Internet, users tend to express their opinions and emotions through text, visual and/or audio content. This has increased the interest in multimodal analysis methods. This study addresses multimodal sentiment analysis on tweets related to natural disasters by combining textual and visual embeddings. The use of textual representations together with the emotional expressions of the visual content provides a more comprehensive analysis. To investigate the impact of high-level visual and texual features, a three-layer neural network was used in the study, where the first two layers collect features from different modalities and the third layer is used to analyze sentiments. According to experimental tests on our dataset, the highest performance values (77% accuracy, 71% F1-score) were achieved by using the CLIP model in the image and the RoBERTa model in the text. Such analyzes can be used in different application areas such as agencies, advertising, social/digital media content producers, humanitarian aid organizations and can provide important information in terms of social awareness.

Benzer Tezler

  1. 8. sınıf öğrencilerinin doğal afetler hakkındaki bilgi düzeylerinin çeşitli değişkenlere göre incelenmesi

    Measuring the level of the eight-grade students about naturel disasters with respect to several variables

    BÜLENT UZUNYOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    CoğrafyaNiğde Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NİHAL BALOĞLU UĞURLU

  2. 1923-2000 yılları arasında Türkiye'de doğal afetler: 1999 Marmara depremleri hakkında haber söylemleri ve kamuoyu araştırması

    Natural disaster occured between 1923-2000 in Turkey: Marmara region earthquakes news declaration and public opinion research

    SELMA KOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Gazetecilikİstanbul Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EDİBE SÖZEN

  3. Afet okuryazarlığı bağlamında gazeteci-okur pratikleri: Geliştirilmesi gereken bir uzmanlık alanı olarak afet gazeteciliği

    Journalist-reader practices in the context of disaster literacy: Disaster journalism as a field of expertise that needs development

    TOLGA ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    GazetecilikKocaeli Üniversitesi

    İletişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMA KOÇ AKGÜL

  4. Türkiye'deki kentsel dönüşüm alanlarına yönelik bilişim teknolojilerine dayalı katılımcı tasarım modeli önerisi

    An ict-based participatory design model proposal for urban transformation areas in Turkey

    AHMET GÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL DEMİR

    PROF. DR. BURAK PAK

  5. Content-based spam detection in Twitter

    Twitter'da içerik bazlı spam tespiti

    İLKE YURTSEVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ