Sosyal medyada duygu analizi ve nitelik çıkarımı
Sentiment analysis and attribute extraction over social media
- Tez No: 442600
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BANU DİRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi yöntemleri, Machine learning methods
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde artan sosyal medya kullanımı, bu alandaki veriler üzerinden analiz ihtiyacını doğurmuştur. Bu çalışmada sosyal medya verilerinin duygu analizi yapılarak sınıflandırılmasını ve bu sınıflanmanın altında yatan gerçek nedenin ne olduğunun ortaya çıkarılması ve niteliklerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu işlem gerçekleştirilirken sosyal medyadaki verilerin genellikle imla kurallarından yoksun olması, çalışmada kullanılan verilerin bir ön işlem yardımıyla düzeltilmesi gerekliliğini de ortaya çıkarmıştır. Çalışma ışığında veriler olumlu ve olumsuz olmak üzere iki sınıfa ayrılmış, bu gruplar üzerinden de kişilerin yaptığı paylaşımların hangi noktaya doğru yoğunlaştığı, bu yoğunlaşmanın hangi unsuru nitelendirdiği bulunmaya çalışılmıştır. Duygu analizi yapılırken öncelikle veriler ön işlemden geçirilmiş ve metinler düzetilmiş, daha sonra makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak analiz gerçekleştirilmiştir. Niteliklerin çıkarılması için terim varlığı, frekans analizi ve kelimelerin yapısal olarak incelenmesiyle bir çıkarım elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The increasing use of social media nowadays has led to the need for analysis on the data in these platforms. In this thesis, we aimed to classify the data by sentiments and clarify real reasons of this classification, by doing this study we assumed that the real attibutes of this classification can be understood. While processing the data, the need to preprocess and correct the data has risen due to the unstructured and ungrammatical text on social media. In the light of this study the data is splitted into two groups, which are positive and negative, then the direction of users' shares and entries are investigated and attribute based condensation of data is tried to be clarified. While analyzing sentiments firstly the data has been preprocessed and spellings has been corrected, then analysis has been done by using machine learning techniques. The result has been taken by using presence of terms, frequency analysis and structure analysis of data.
Benzer Tezler
- Büyük veri ve işletme analitiği: Sosyal medya ve duygu analizi ile bir öngörü modeli
Big data and business analytics: A forecasting model via social media and sentiment analysis
BURCU KARAÖZ
- Türkiye'den Almanya'ya nitelikli emek göçünün kesişimsel analizi: 'Yeni dalga' örneği
Intersectional analysis of skilled labor migration from Turkey to Germany: The example of 'new wave'
BURÇE ORHAN
- Kamu yönetiminde sosyal medya kullanımı ve yönetişim uygulamaları: Konya Büyükşehir Belediyesi açısından bir değerlendirme
Social media usega in public administration and governance practices: An evaluation with reference to Konya Metropolitan Municipality
MERVE KULAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Kamu YönetimiSelçuk ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACER TUĞBA EROĞLU
- Sınıf öğretmenlerinin sosyal bilgiler dersi kapsamında yerel okuryazarlıklarının incelenmesi (Çanakkale ili örneği)
Local literacy of classroom teachers with in social studi̇es courses review (Çanakkale provi̇nce example)
AYŞEGÜL DÜNDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT GÜVEN
- Sosyal medyada kullanıcı yorumlarına ilişkin duygusal dinamiklerin analizi: sınıflandırma, kümeleme ve duygu volatilitesinin zamansal incelenmesi
Analysis of emotional dynamics related to user comments on social media: classification, clustering and temporal examination of sentiment volatility
MEHMET AKİF ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR TOKA