Dilden bağımsız duygu analizinde güncel yaklaşımlar ve uygulamaları
Current approaches and applications in language independent sentiment analysis
- Tez No: 985933
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FURKAN GÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Ses duygu analizi, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Natural language processing, Speech emotion analysis, Artificial intelligence and machine learning course
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Türkçe, İngilizce ve İtalyanca dillerindeki veri kümeleri incelenerek dilden bağımsız duygu sınıflandırması ele alınmaktadır. Önerilen yaklaşım üç temel aşamadan oluşmaktadır: cümle temsillerinin çıkarılması, sınıflandırma işlemi ve performans değerlendirmesi. İlk aşamada, söz konusu veri kümelerinden cümle temsilleri; distiluse-base-multilingual-cased-v1, sentence-transformer/LaBSE ve Alibaba-NLP/gte-multilingual-base modelleri aracılığıyla elde edilmiştir. Bu temsiller, sırasıyla LR, SVM, RF ve NB algoritmalarına girdi olarak kullanılmıştır. BERT-base-multilingual-cased modeline ince ayar uygulanmıştır. GPT-4o-mini modeli ise ince ayar yapılmadan doğrudan uçtan uca öğrenme yöntemiyle değerlendirilmiştir. Model performansları doğruluk, F1 skoru, kesinlik ve duyarlılık ölçütleri kullanılarak analiz edilmiştir. Ayrıca, her bir veri kümesi için karmaşıklık matrisi analizi gerçekleştirilerek sınıflandırma başarımı ayrıntılı biçimde incelenmiştir. Elde edilen deneysel bulgular, gömme modelleri ile makine öğrenmesi, BERT ve GPT-4o-mini yaklaşımlarının dilden bağımsız duygu sınıflandırma performansları üzerindeki etkilerini karşılaştırmalı olarak ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, language-independent sentiment classification is addressed by analyzing datasets in Turkish, English, and Italian. The proposed approach consists of three main stages: sentence representation extraction, classification, and performance evaluation. First, sentence representations were extracted from these datasets using the distilusebase-multilingual-cased v1, sentence-transformer/LaBSE, and Alibaba-NLP/gte-multilingual-base models. These representations were then used as input for LR, SVM, RF, and NB. BERT-base-multilingual-cased model has been fine-tuned. On the other hand, the GPT-4o-mini model was evaluated using a direct end-to-end learning method without any fine tuning. The classification performance of the models was evaluated using accuracy, F1 score, precision, and recall. Furthermore, a confusion matrix analysis was conducted for each dataset to examine classification performance in detail. The experimental findings comparably reveal the effects of embedding models and machine learning approaches, including BERT and GPT-4o-mini on language-independent sentiment classification performance.
Benzer Tezler
- Üniversite öğrencilerinin bilişsel duygu düzenlemelerinde çocukluk örselenmeleri ve otomatik düşüncelerin rolü
University students' cognitive emotion regulations in relation to childhood traumatic experiences and automatic thoughts
HASAN SARICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
PsikolojiBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM TAGAY
- Ergenlerde internet bağımlılığı ve iyi oluş ilişkisinde duygu düzenlemenin aracı rolünün incelenmesi
Examining the mediating role of emotion regulation in the relationship between internet addiction and well-being in adolescents
CEYDA İŞ VARDARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Psikolojiİstanbul Aydın ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE TASA
- Exploring emotional flow in dyadicinteractions: a study of contextual andnon-contextual sentiment models in turkishcouple dialogues
Duygusal akışın ikili etkileşimlerde keşfi: türk çift diyaloglarında bağlamsal ve bağlamsal olmayan duygu modelleri üzerine bir çalışma
ESMA NAFİYE POLAT
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK DEMİROĞLU
PROF. DR. OLCAY TANER YILDIZ
- Evaluating the performance of different continous vector representation methods for turkish words
Türkçe sözcükler için farklı sürekli vektör temsilyöntemlerinin başarım değerlendirmesi
GÖKHAN GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR