Makine öğrenmesi teknikleri kullanarak sosyal medyadaki COVID-19 aşıları ile ilgili gönderilerin duygu analizi
Sentiment analysis of twitter posts on COVID-19 vaccines using machine learning techniques
- Tez No: 827861
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜN YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsanlar sosyal medya kullanımının artması ile birlikte günlük konulardan satın aldıkları hizmetlere kadar birçok farklı alanda sosyal medya üzerinden duygu ve düşüncelerini paylaşmakta ve birbirleri ile etkileşim haline girmektedirler. Özellikle Twitter bu etkileşimin en yoğun olduğu sosyal medya platformudur. Bu platform üzerinden paylaşılan tweetler araştırmacılar için veri seti kaynağı oluşturmaktadır. COVID-19 pandemisi ile başlayan yeni aşı çalışmaları ve geliştirmeleri insanlar arasında farklı duygu ve düşüncelere sebep oluşturmuştur. Bu tez çalışmasında COVID-19 aşı tweetleri üzerine insanların duygu analizleri üzerine çalışılıp en iyi sonucu veren makine öğrenmesi algoritmasını bulmak hedeflenmiştir. Kullanılan veri seti metin ön işleme adımları gerçekleştirildikten sonra olumlu, olumsuz ve nötr olarak etiketlendirilmiştir. Bu tez çalışmasında Karar Ağacı, Rassal Orman, Çok Terimli Naive Bayes, Çok Terimli Lojistik Regresyon ve Destek Vektör Makinesi sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the increasing use of social media, people share their feelings and thoughts and interact with each other on social media in many different areas ranging from daily issues to the services they purchase. Especially Twitter is the social media platform where this interaction is the most intense. Tweets shared on this platform constitute a source of data set for researchers. New vaccine studies and developments that started with the COVID-19 pandemic have caused different feelings and thoughts among people. In this thesis, it is aimed to find the machine learning algorithm that gives the best result by analyzing people's emotions on COVID-19 vaccine tweets. The dataset used was labeled as positive, negative and neutral after performing text preprocessing steps. In this thesis, decision tree, random forest, naive bayes, logistic regression and support vector machine classification algorithms were used.
Benzer Tezler
- Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi
The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins
CANAN NEBİGİL
Doktora
Türkçe
1985
Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- Kam yapma aparatı
Cam milling attachment
ORHAN UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı
Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs
MUAMMER MUSULLUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN
- Güneş enerjisi ile çalışan R21-DMF li soğurmalı soğutma çevrimin analizi ve bazı tersinmezliklerin çevrimin performansı üzerindeki etkilerinin incelenmesi
Analysis of R21-DMF solar powered absorpption refrigeration system and effect of someirreversbilities on the Performance of the cycle
SEYİT ARİF TÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN ATAER