DSpace@İHÜ

Türkçe sosyal medya metinlerinde duygu analizi

Basit öğe kaydını göster

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


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster