Sentiment analysis based on natural language processing and deep learning in a software engineering perspective
Yazılım mühendisliği perspektifinde doğal dil işleme ve derin öğrenmeye dayalı duygu analizi
- Tez No: 860685
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN AYHAN ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Duygusal Analiz, insanların duygularını metin belgeleri aracılığıyla tanımlamaya ve değerlendirmeye yönelik bir hesaplama stratejisi olarak kabul edilir. Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme teknikleri ve Doğal Dil İşleme kullanılarak hem olumlu hem de olumsuz duyguların metin veri analitiği şeklinde belirlenmesi için farklı araç ve yöntemler kullanılmıştır. Önerilen model, veri ön işleme aşamasında Vader duyarlılık paketini kullanıyor ve özellikler Deep LSTM kullanılarak çıkarılıyor, ardından çıkarılan özelliklerin boyutlarının azaltılması, PCA ve SVD ile Biyo-ortogonalizasyon algoritması kullanılarak gerçekleştirilir. Sonunda, hiperparametre ayarlamasının ardından duygular, 4000 öykü veri kümesinden elde edilen bilgilere dayalı olarak mutlu veya üzgün öyküler halinde kategorize edilir. Deneysel sonuç, önerilen modelin %99,631 doğruluk oranına ulaştığını ortaya çıkardı.
Özet (Çeviri)
Sentiment analysis, or SA, is regarded as a computational technique that aids in determining and evaluating people's emotions through text documents. Tools are used to produce insights for extracting the user experience in order to perform SA. Additional techniques have been implemented to ascertain positive and negative emotions through text data analytics, utilizing NLP (Natural Language Processing), ML (Machine Learning), and DL (Deep Learning) approaches. Nonetheless, it is thought that the current approaches are less able to provide precise and accurate value for predicting various emotions. The suggested model uses three algorithms to overcome the lower accuracy rate because it may be the result of using ineffective algorithms. This will improve the model's performance. The suggested model performs the binary classification of the model and looks at the readers' emotional reaction to the feature scenes that are either happy or sad. Three phases comprise the implementation of the proposed study, which incorporates three algorithms. First, label encoding and a Vader sentiment package are used for data preprocessing. Then, for the feature extraction process, Deep LSTM (Long Short Term Memory) is used. Applying Deep LSTM to the data facilitates the extraction of important and pertinent attributes. After that, a bi-orthogonalization algorithm using Principal Component Analysis (PCA) and Singular Value Decomposition (SVD) is used to perform dimensions of the extracted features. This aids in decreasing the dimensions, resolves the scalability problems, and eases the worries about sparsity in the overall classification rating. Ultimately, following hyperparameter adjustment, the feelings are classified into multiple story types. The current research categorizes readers' emotions based on information from the 4000 stories dataset. The results of the experiment showed that the accuracy rate attained by the suggested model was 99.631%. Furthermore, several performance metrics, including recall, accuracy, precision, and F1 score, are used to assess the effectiveness of the suggested model.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme algoritmaları ile personel geri bildirimlerinin sınıflandırılması ve analizi
Classification and analysis of employee feedback with deep learning algorithms
GÖKHAN YİĞİDEFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN
- 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
- Metin madenciliği ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak borsadaki hareketlerin sosyal medya ile ilişkisinin analiz edilmesi
Analyzing the relationship between stock market movements and social media using text mining and deep learning methods
METİN OKTAY BOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ JALE BEKTAŞ
- Doğal dil işleme ve makine öğrenimi ; yöntem ve uygulama araştırması
Natural language processing and machine learning ; method and applied research
MELİSA CEREN ÇİMİLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Soğan mimarisinde metin içeriklerinin yapay zekâ destekli modeller ile değerlendirilmesi ve dağıtımı
Evaluation and distribution of text contents with models supported by artificial intelligence techniques in onion architecture
SEMİH OSMAN SAKA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSamsun ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER CÖMERT