Derin öğrenme algoritmalarıyla duygu analizi
Sentiment analysis with deep learning algorithms
- Tez No: 893120
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞKIRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Duygu analizi, metin verileri artmaya devam ettikçe insanların belirli firmalar, ürünler veya varlıklar (sanal veya fiziksel) hakkındaki algılarına ilişkin görüşlerini elde etmede giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Duygu analizi, kullanıcı değerlendirmelerini metodik olarak değerlendirmeyi ve bu incelemelerde bir bütün olarak belirtilen düşüncelere dayanarak çıkarımlarda bulunmayı sağlamaktadır. Derin öğrenme alanında, duygu analizi çalışmalarında kullanılan popüler mimari modeller arasında tekrarlayan sinir ağı, evrişimli sinir ağı, uzun kısa süreli bellek, çift yönlü uzun kısa süreli bellek ve geçitli tekrarlayan birim yer alır. Bu araştırmanın amacı doğrultusunda, hangi mimari kurulumun en iyi olduğunu belirlemek için IMDB film incelemeleri veri seti kullanılarak duygu sınıflandırması için tekrarlayan sinir ağı, evrişimli sinir ağı, uzun kısa süreli bellek, çift yönlü uzun kısa süreli bellek ve geçitli tekrarlayan birim mimarilerine ek olarak çok katmanlı algılayıcı ve kelime gömme mimarisinin kapsamlı bir karşılaştırması yapılmıştır. Sonuçlar, IMDB film incelemelerinde duyguları doğru bir şekilde sınıflandırma konusunda geçitli tekrarlayan birim'in en hızlı eğitim süresine sahip olduğunu ve diğer modellerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Sentiment analysis plays an increasingly crucial role in gaining insight into people' perceptions of particular firms, products, or entities-whether they be virtual or physical-as text data continues to rise exponentially. Sentiment analysis enables methodically evaluating user reviews and making inferences based on the opinions expressed in these reviews as a whole. Within the field of deep learning, popular architectural models used for sentiment analysis projects include the recurrent neural network, convolutional neural network, long short-term memory, bidirectional long short term memory and gated recurrent unit. For the purpose of this investigation, a thorough comparison of the long short term memory, bidirectional long short term memory, recurrent neural network, convolutional neural network, and gated recurrent unit architectures in addition to multilayer perceptron and word embedding architectures was carried out for sentiment classification, using the IMDB movie reviews dataset to determine which architectural setup was best. The results clarified that gated recurrent unit had the quickest training time and outperformed other models when it came to accurately classifying emotions in IMDB movie reviews.
Benzer Tezler
- Çift yönlü enkoder transformatör tabanlı duygu analizi derin öğrenme modeli geliştirilmesi
Bidirectional encoder transformer based emotion analysis deep learning modeldevelopment
CEVHERNUR SÖYLEMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKIN ÖZÇİFT
DOÇ. DR. DENİZ KILINÇ
- Modlar arası transfer öğrenimi ile ses sinyallerinden duygu tanıma
Emotion recognition from audio signals with cross-modal transfer learning
FAHREDDİN RAŞİT KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT
- Çift yönlü enkoder transformatör tabanlı Türkçe metin sınıflandırma derin öğrenme modeli geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
KAMİL AKARSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKIN ÖZÇİFT
- Farklı derin evrişimsel sinir ağlarının yüz ifadesi tanıma işlemindeki karşılaştırılması
Comparison of different deep convulational neural networks in facial expression recognition process
MEHMET OSMAN DEVRİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER
- Emotion recognition process analysis by using eye tracker, sensor and application log data
Göz izleme cihazı, sensör ve uygulama verileri ile insanlarda duygu tanıma analizi
MAHİYE ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE