Geri Dön

Sentiment analysis for Turkish Language

Türk Dili için duygu analizi

  1. Tez No: 334474
  2. Yazar: HAKAN ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. COŞKUN BAYRAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Natural language processing
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Duygu yada düşünce analizi metinlerden kişisel değerlendirmelerin çıkarımını sağlayan doğaldil işleme branşıdır. Duygu analizinin ilgi alanına giren değerlendirmelere örnek olarak tüketiciyorumları, film değerlendirmeleri, borsa tahminleri ve siyasi araştırmalar gibi geniş ölçekteörnekler verilebilir.Son yıllarda web 2.0 ve sosyal medyanın artış hızına bağlı olarak öznel değerlendirmeler müthişderecede arttı. Her gün insanlar petabaytlarca veri girişi yapıyor. Bu boyuttaki ham verininanalizi gerek bireyler gerekse de şirketler için gittikçe daha fazla önem arz etmeye başladı.İngilizce için birçok duygu analizi çalışmaları mevcut. Ancak bu çalışma alanı Türkçe için halabakir. Gerçekleştirilen tek çalışma tek bir alan üzerine yoğunlaşıp tek tipte veri üzerinde tek tipmakina öğrenmesi algoritması kullanmış.Bu tez kapsamında farklı alanlara ait yeni veri grupları oluşturulmuş, Türkçe'ye özel verihazırlama algoritması tanıtılmış ve oluşturulan veri üzerinde farklı makina öğrenmesialgoritmaları uygulanmıştır. Naïve Bayes sınıflandırıcı kullanılarak başarılı sayılabilecek%85'lik doğruluk oranı yakalanmıştır.

Özet (Çeviri)

Sentiment analysis a.k.a. opinion mining is an application of natural language processing toextract subjective information from given texts. Consumer comments, evaluation of films, stockexchange predictions and political researches are some examples of subjective declarations thatsentiment analysis involves.Subjective data have hugely increased parallel to web 2.0 and social media growth in recentyears. People generate petabytes of data every day. Processing of this amount of raw databecame more and more important for both companies and individuals.Many sentiment analysis studies conducted in the past are focused on English Language only.Therefore, for Turkish Language, sentiment analysis is a blue ocean yet. There is a single studyfocused on only one input domain and tested with only one machine learning algorithm.Within the focus of this thesis new datasets were constructed in various domains, a Turkishspecific input preparation algorithm was introduced, and different machine learning algorithmswere applied over prepared data. ~85% accuracy was achieved with Naïve Bayes Classifier.

Benzer Tezler

  1. Recursive deep learning for Turkish sentiment analysis

    Yinelemeli derin öğrenme teknikleri ile Türkçe duygu analizi

    SULTAN ZEYBEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik BilimleriYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN SEÇER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EBUBEKİR KOÇ

  2. Türkçe metinlerde duygu analizi için yapay zeka çeviri araçlarının etkisi

    Effect of artificial intelligence translation tools for sentiment analysis in Turkish texts

    MUHAMMET HAKAN ÖNCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAKUP KUTLU

  3. Sentiment analysis in Turkish

    Türkçe metinlerde düşünce çözümleme

    UMUT EROĞUL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DR. MELTEM TURHAN YÖNDEM

  4. Aspect based opinion mining on Turkish tweets

    Türkce tweetlerde konu bazli düşünce analizi

    ESRA AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU

  5. Word polarity detection using a multilingual approach

    Çoklu dil yaklaşımı ile kelimelerin anlamsal yönelimini bulma

    CÜNEYD MURAD ÖZSERT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR