Geri Dön

Duygu analizi çalışmalarında aykırı değer tespitinin sınıflandırma başarısına etkisi

Impact of outlier detection on classification performance in sentiment analysis

  1. Tez No: 968354
  2. Yazar: ÖZGE GÜNGÖR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İREM ERSÖZ KAYA
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tarsus Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde internetin yaygın kullanımı ile birlikte insanlar vakitlerinin çoğunu farklı platformlarda duygu ve düşüncelerini ifade ederek geçirmektedir. Bireylerin fikir ve görüşlerini rahatça ifade ettikleri sosyal medya; marka ve ürünler hakkında müşterilerin olumlu, olumsuz düşüncelerini öğrenme fırsatı sunmaktadır. Bu çalışma kapsamında, Amazon'un“Pet Supplies”ve IMDB veri setleri kullanılarak aykırı değerlerin duygu analizi üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışmada transformatörlerden çift yönlü kodlayıcı temsili modeli temel alınmış ve aykırı değer tespit yöntemleri olan yerel aykırılık faktörü, tek sınıf destek vektör makineleri ve izalasyon ormanları yöntemleri uygulanmıştır. Aykırı veriler dört farklı stratejiyle ele alınmıştır: yalnızca eğitim verisinden çıkarılması, hem eğitim hem test verilerinden çıkarılması, aykırı verilerin metin başına belirteç eklenerek işaretlenmesi ve sabit bir ifadeyle değiştirilmesi. Ayrıca, yalnızca eğitim verisinden aykırı verilerin çıkarıldığı stratejide, t-dağılımlı stokastik komşu gömme ve temel bileşen analizi boyut indirgeme yöntemlerinin aykırı değer tespiti sürecine etkisi de değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin sınıflandırma doğruluğuna katkı sunduğunu, ancak bu katkının belirli koşullar altında sınırlı kaldığını ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Nowadays, people spend a significant amount of time to expressing their emotions and thoughts through various online platforms, as a result of the widespread use of the internet. Social media, where people can freely and easily express their opinions and views, provides the opportunity to find out about customers' positive and negative thoughts regarding brands and products. In this study, the effect of outliers on sentiment analysis was examined using Amazon's“Pet Supplies”and IMDB data sets. Within the scope of this work, bidirectional encoder representations from transformers (BERT) model was used as the basis model, and the outlier detection Methods including local outlier factor (LOF), one class support vector machine (OCSVM), and isolation forest (IForest) were applied. Outliers were examined using four different strategies: removed from only training data, removed from both training data and test data, marking outliers by adding a token begining of the text, and replacing them with a fixed expression. In addition, the effect of t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) and principal component analysis (PCA) dimensionality reduction methods on the outlier detection process was also evaluated in the strategy where only outliers were eliminated from the training data. The obtained results indicate that the proposed method contributes to classification accuracy; however, this contribution appears to be limited under certain conditions.

Benzer Tezler

  1. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  2. Altı yaş uygulaması karşısında okul müdürlerinin tavırları

    Başlık çevirisi yok

    MUALLA BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET URAL

  3. Yahya Kemal'de bedii tefekkür unsurları: 1 Kendi Gök Kubbemiz'de duygu

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA ÖZBALCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Türk Dili ve EdebiyatıGazi Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SADIK K. TURAL

  4. Mevcut kaplıca yerleşmelerinin iyileştirilmesini etkileyen faktörler ve Yeni Kaplıca örneği

    Adjustment principles of spas in Turkey, Yeni Kaplıca being the sample

    DOĞAN ÜMİT YÜCEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İşletmeGazi Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ERDEMİR

  5. Cumhuriyet Üniversitesi Hastanesindeki lavman uygulamaları ile hastaların bu uygulamalara ilişkin duygu ve düşünceleri

    Başlık çevirisi yok

    SULTAN ALAN ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    HemşirelikCumhuriyet Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY