Sosyal medyada yer alan doğal afet görüntülerinden çok modlu duygu analizi
Multimodal sentiment analysis from natural disaster data on social media
- Tez No: 842641
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜLEYMAN EKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2013
CoğrafyaNiğde Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİHAL BALOĞLU UĞURLU
- 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
- 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
- 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
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL DEMİR
PROF. DR. BURAK PAK
- Content-based spam detection in Twitter
Twitter'da içerik bazlı spam tespiti
İLKE YURTSEVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ