Derin öğrenme yöntemiyle çevrimiçi sosyal ağlarda duygu analizi ve metin özetleme
Deep learning based sentiment analysis and text summarization in social networks
- Tez No: 566592
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekobilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Duygu analizi kişisel blog ve sosyal ağ gibi kullanıcıların duygu ve düşüncelerini paylaştıkları yazılı metinler üzerinde semantik bilginin ortaya çıkarılmasını amaç edinir. Sosyal ağlarda kullanıcılar tarafından paylaşılan veriler kısa metinlerden oluştuğu için bir metin sınıflandırma problemi olarak görülebilir. Duygu analizi probleminin çözümü için diğer dillerde gerekli dil kütüphaneleri geliştirilmiş olmakla beraber Türkçe dili için yapılan çalışmalar hala sınırlıdır. Bu çalışmada birçok sosyal ağdan elde edilen veriler ile iki kategorili duygu analiz çalışılıp, twitter üzerinde bir konu hakkında duygu sınıfı bulunup sınıf üzerinde metin özetlenmesi yapılmıştır. Duygu analizi bir sınıflandırma problemi olarak düşünülüp başarı oranını artması için kelimeler arasındaki semantik bağlam kelime gömme metotlarını kullanarak kelimelere ağırlık verilmiştir. Klasik metin sınıflandırma yöntemleri yerine bir derin öğrenme yöntemi olan LSTM kullanılmıştır. Kelimeler arası semantik anlamanı kaybetmemek için birden fazla kelimelerin sayısal gösterimi (Word Embedings) yöntemi kullanılarak başarı oranlarının değişimi gözlenmiştir. Metin özetlemesi için yine LSA kullanılmıştır. Hem duygu analizi hem de metin özetlemenin gerçekleştirildiği bu çalışmada asıl hedef bir konu hakkındaki duygu ve düşünceyi analiz edip kullanıcıya özet bilgi sunmaktır. Ana model birçok sosyal ağdan toplanan veriler ile oluşturulmuştur. Analiz ve metin özetleme ise Twitter üzerinde bir hashtag den alınan veriler ile yapılmıştır. Duygu analizinde kullanılan yöntemler ile en yüksek %93 oranında başarı elde edilmiştir. Metin özetleme ile başarılı bir şekilde özet bilgi sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Sentiment analysis aims to reveal semantic knowledge on written texts that share the emotions and thoughts of users like personal blog and social network. Because the data shared by users on social networks is made up of short texts, it can be seen as a text classification problem. Although language libraries have been developed in other languages to solve the problem of emotion analysis, studies for Turkish language are still limited. In this study, two categories of emotion analysis were studied with the data obtained from many social networks. Sentiment analysis is considered as a classification problem, and the success rate is increased by using semantic context word embedding methods. LSTM, which is a deep learning method, was used instead of classical text classification methods. In order not to lose the semantic understanding between words, success rates were observed by using more than one word embedding method. LSA was used for text summation. In this study, where both emotion analysis and text summation are carried out, the main goal is to analyze the emotions and thoughts about a subject and present brief information to the user. The main model was created with data collected from many social networks. Analysis and summary of the text was made with data from a hashtag on Twitter. The highest 93% success rate was achieved with the methods used in the analysis of emotions. A summary of the text has been successfully presented.
Benzer Tezler
- Understanding the social production of virtual space: User-environment relations in immersive social virtual reality from a postphenomenological perspective
Sanal mekânın toplumsal üretimini anlamak: Postfenomenolojik perspektiften sürükleyici sosyal sanal gerçeklikte kullanıcı-çevre ilişkileri
MİNE BERTAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2024
İletişim BilimleriGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEREM RIZVANOĞLU
- Çevrimiçi sosyal ağlarda derin öğrenme ve hibrit metasezgisel algoritma tabanlı nefret söylemi tespit sistemi
Deep learning and hybrid metaheuristic algorithm based hate speech detection system in online social networks
VAHTETTİN CEM BAYDOĞAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL ALATAŞ
- Purchase prediction and item prediction with RNN using different user-item interactions
Farklı kullanıcı-ürün etkileşim türlerini kullanarak özyineli sinir ağları ile ürün ve satış tahminlemesi
FULYA ÇELEBİ SARIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Investigating the effects of Instagram-based tasks on English language learners' speaking and writing skills
Instagram temelli görevlerin İngilizce dil öğrenenlerin konuşma ve yazma becerileri üzerindeki etkilerinin araştırılması
GÜLDEN ALKAÇ KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Eğitim ve ÖğretimOndokuz Mayıs ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEREN BAŞAK AKMAN YEŞİLEL
- Anadolu üniversitesi bilgi yönetimi önlisans programı'nın eleştirel düşünme açısından incelenmesi
Evaluation of information management vocational program of anadolu university from the perspective of critical thinking
FİGEN ÜNAL
Doktora
Türkçe
2007
Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF.DR. DURSUN GÖKDAĞ