Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11547/1592
Title: | DOĞAL DİL İŞLEME YÖNTEMLERİYLE TÜRKÇE SOSYAL MEDYA VERİLERİ ÜZERİNDE DUYGU ANALİZİ |
Authors: | Yelmen, İlkay |
Keywords: | Duygu Analizi Öznitelik Seçimi Genetik Algoritma Sosyal Medya Sınıflandırma Metin Madenciliği Sentiment Analysis Fature Selection Genetic Algorithm Social Media Classification Text Mining |
Issue Date: | Aug-2016 |
Publisher: | İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
Abstract: | İnternetin sürekli olarak gelişmesi ve hayatımızın vazgeçilmesi olması ile beraber birtakım sosyal paylaşım siteleri ortaya çıkmıştır. İnsanların fikirlerini paylaştığı ve etkileşimde bulunduğu bu sosyal medya platformları veri kaynağı açısından bilim insanlarının adresi olmuştur. İnsanlar günümüzde istedikleri bilgiye internet üzerinden yaptıkları aramalarla kolaylıkla ulaşabilmektedir. İnternetteki bilgilerin çoğu geribildirime açık olup bu geri bildirimler anketler ve forum siteleri aracılığıyla yeni fikirlerin analizi için toplanmaktadır. Çok fazla internet kullanıcısı olmasından dolayı geri bildirimlerin insan tarafından analiz edilmesi çok zordur. İşte bu noktada duygu analizi kavramı ortaya çıkmıştır. Duygu analizi, metinlerdeki bir konu hakkındaki duygu ve düşüncenin analiz edilerek duygunun pozitif ve negatif olarak sınıflandırılmasını amaçlar. Öznitelik seçimi sınıflandırma performansı ve başarısını arttırmak için günümüzde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu seçimde farklı metotlar kullanılmakta olup amaçlanan veri kümesi içinden sınıflandırmadaki başarıyı etkileyen alakasız niteliklerin devre dışı bırakılıp önemli niteliklerin seçilmesidir. Bu şekilde başarı oranı arttırılabilir. Bu tez çalışmasında günlük konuşma dili ile yazılan Türkçe metinlerden öznitelik seçimine odaklanılmış olup detaylı ön işlemeden geçen veri üzerinde destek vektör makineleri, yapay sinir ağları ve centroid tabanlı sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. 3 ayrı GSM operatörünün takipçilerine ait tweetler üzerinde Gini İndeks, Bilgi Kazancı ve Genetik Algoritma 3 farklı sınıflandırma algoritmasıyla hibrit olarak kullanılmıştır. Özellikle boyut indirgemede önemli bir yere sahip olan ve sezgisel olarak çalışan genetik algoritma ile destek vektör makineleri hibrit olarak kullanıldığında 3 farklı GSM operatörü için de %100 başarı elde edilmiştir. |
URI: | http://hdl.handle.net/11547/1592 |
Appears in Collections: | Tezler -Thesis |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
DOĞAL DİL İŞLEME YÖNTEMLERİYLE TÜRKÇE SOSYAL MEDYA VERİLERİ ÜZERİNDE DUYGU ANALİZİ.pdf | Tez Dosyası | 1.7 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.