Metin türünün duygu analizi sınıflandırmasına etkisi
Abstract effect of text type sentiment analysis classification
- Tez No: 578736
- Danışmanlar: PROF. DR. RESUL KARA
- 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: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Duygu Analizi, sosyal medya gönderileri gibi metin içeriğinin polaritesini tespit etme ve sınıflandırma görevidir. Sosyal Medya için duyarlılık analizi, çalışmaların açık veri setlerini kullanarak yürütüldüğü akademik çevrelerde popüler bir konu olmuştur. Sosyal medya, insanlara birbirleriyle etkileşime girme fırsatını veren internet tabanlı bir ortamdır; sanal ağlar ve topluluklar kurmak; bilgi, video, fotoğraf, haber, fikir vb. paylaşmak, Twitter, Facebook, Instagram ve Linkedin sosyal medya platformlarında yaygın olarak kullanılan örneklerdir. Bu tür sosyal medya platformlarının kullanımı ve bu platformlara yönelik üretilen veriler son yıllarda kayda değer bir artış gösterdikten sonra, insanlar hakkında bazı görüşler hakkında fikir edinmek için iş, politika ve bilimsel araştırmalar gibi birçok alanda daha fazla dikkat çekmeye başlamıştır. Rapid Miner ve Python ile karşılaştırılan bu tez, Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, Decision Tree ve Lojistik Regresyon sınıflandırıcıları gibi denetimli makine öğrenme algoritmaları kullanılarak sosyal medya duyarlılık analizi konusuna odaklanmıştır. Aynı zamanda n-gram modelleme kullanılmıştır. Bu algoritmalar ve tekniklere, yönelik deneysel incelemeler için“Stanford Twitter Sentiment”,“Sentiment Analysis On Yelp”ve“Sentiment Analysis on Movie Reviews”veri setleri gibi farklı özelliklere sahip üç tanınmış veri setine uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Emotion Analysis is the task of determining and classifying the polarity of text content such as social media posts. Sensitivity analysis for Social Media has become a popular topic in academic circles where studies are conducted using open data sets. Social media is an internet-based environment that gives people the opportunity to interact with each other; build virtual networks and communities; information, video, photos, news, ideas etc. Sharing, Twitter, Facebook, Instagram and Linkedin are examples of the most widely used social media platforms. The use of such social media platforms and the data generated for these platforms have increased considerably in recent years, and have begun to attract more attention in many areas such as business, policy and scientific research to gain insight into people's views. This thesis focuses on social media sensitivity analysis using supervised machine learning algorithms such as Naive Bayes, Support Vector Machine, Decision Tree and Logistic Regression classifiers. N-gram modeling was also used. These algorithms and techniques have been applied to three well-known data sets with different characteristics, such as“Stanford Twitter Sentiment”,“Sentiment Analysis On Yelp”and“Sentiment Analysis on Movie Reviews”to obtain evaluation results and examine their performance.
Benzer Tezler
- 20. yüzyıl modern mimarlık mirasının değerlendirilmesi: IMÇ örneği
Assesment of 20th century modern architecture heritage: The case of IMÇ
SAADET KÖK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İPEK AKPINAR
- Banka reklamlarının içerik analizi yöntemiyle incelenmesi
Analysis of bank advertisements by content analysis method
HÜLYA GÜZELGÜN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BankacılıkNevşehir Hacı Bektaş Veli ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYLAN BOZPOLAT
- Derin öğrenme yöntemleriyle sosyal medya analizi ve kullanıcı temsili
Social media analysis and user representation with deep learning methods
İBRAHİM RIZA HALLAÇ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- Açık öğretim ortaokulu Türkçe ders kitaplarındaki okuma metinlerinin 2019 Türkçe Dersi Öğretim Programı'nda yer alan nitelikler bağlamında incelenmesi
An examination of the reading texts in the open education secondary school Turkish course books in the context of the qualifications in the 2019 Turkish Curriculum
ADEM KAV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
DilbilimMuş Alparslan ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEYMUR EROL
- Aile işlevselliğini yordamada özel gereksinim türü ile duygu düzenleme güçlüğünün etkileşimli rolünün incelenmesi
Investigation of the interactive role of emotional regulation difficulty with special needs type in predicting family functionality
KÜBRA İLKAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiÇocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE NİLGÜN METİN