Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4377
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core Alanı | Değer | Dil |
---|---|---|
dc.contributor.author | Amanet, Hasan | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-22T07:32:50Z | - |
dc.date.available | 2022-07-22T07:32:50Z | - |
dc.date.issued | 2017-06 | - |
dc.identifier.uri | http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4377 | - |
dc.description.abstract | Bu çalışmada, sosyal medyadaki yazılı Türkçe metinlerde duygu analizi yapabilmek için bir yöntem önerilmiştir. Yapılan saha çalışması ile belirlenen duygu kategorileri kullanılarak Twitter metin verileri üzerinde duygu analizi yapılmıştır. Çalışma kapsamında belirlenen "Mutlu", "Güvenmek", "Takdir Etmek", "Gurur Duyma", "Beklenti", "Tavsiye", "Merak", "Hayal Kırıklığı", "Öfke" olmak üzere 10 duygu kategorisinde sosyal medya metinleri sınıflandırılmış ve her duygu için öz nitelikler belirlenmiştir. Duygu durumları R. Plutchik'ın duygu teorisine dayanarak belirlenmiştir. Çalışmada gerçekleştirilen duygu analizi için metin madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden Yalın Bayes, Karar Ağaçları, K- en yakın komşu ve Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre takdir duygusu %65 oranında doğru sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işlemi tamamlandıktan sonra duyguyu ifade eden en önemli kelimelerin bulunması için ileri doğru seçim yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında 10 duygu için etkin kelimeler belirlenmiştir. Belirlenen kelimeler içerisinde en başarılı olan duygu sınıfı yine takdir duygusudur. Bu duygu için bulunan kelimeler "teşekkürler, helal, teşekkür, tebrikler, adamsın, bravo, davranış" şeklindedir. Bir GSM firmasına ait twitter metinleri ile yapılan duygu analizi sonucunda elde edilen öznitelikler incelenmiştir. Bu öznitelikler değerlendirildiğinde, kullanıcıların paylaştıkları metinleri hangi duygu durumuna ve hangi konuya bağlı olarak yazdığı tespit edilmiştir. | tr_TR |
dc.language.iso | tr | tr_TR |
dc.publisher | Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.subject | Duygu Analizi, Metin Madenciliği, Vektör Uzayı Modeli, Sınıflandırma | tr_TR |
dc.subject | Sentiment Analysis, Text Mining, Vector Space Model, Classification | tr_TR |
dc.title | Türkçe sosyal medya metinlerinde duygu analizi | tr_TR |
dc.title.alternative | Sentiment analysis in turkish social media texts | tr_TR |
dc.type | Thesis | tr_TR |
Koleksiyonlarda Görünür: | İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
467863.pdf | 4.32 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.