Large-scale arabic sentiment corpus and lexicon building for concept-based sentiment analysis systems (Kavram-tabanlı duygu analizi sistemleri için büyük ölçekli arapça duygu derlemi ve sözlüğü oluşturulması)

Bilgisayar tabanli teknolojilerinde toplanan verilerin kullanimi ve buyuklugu surekli artimaktadir. Bu surekli artan buyuk verinin isleme ve hesaplama gereksinimleri, ozellikle Dogal Dil Isleme NLP uygulamalarinda yeni bir zorluklar ortaya koymaktadir. Bu zorluklardan biri, Duygu Analizi (DA) gibi NLP uygulamalarinda Buyuk Verilerin ele alinma, islenme ve analiz edilme gereksinimlerine uyan buyuk olcekli metin derlemi gibi zengin bir dilsel kaynagin saglanmasidir. Arapca dil icin boyle buyuk olcekli bir kaynagin bulunmamasinin zorlugu cozmek icin, cevrimici haber Media'yi ve buyuk veri kaynagi tarafindan uretilen acik kaynak meta verilerini kullanarak insa edilen GDELT buyuk olcekli Arapca duygu analiz derlemimizi (GLASC) tanitmaktayiz. GLASC derlimi, (Pozitif, Negatif ve Notr) kategorilerinde duzenlenen toplam 620.082 haber makalesinden olusmaktadir ve ayni zamanda, derlemimizdeki her haber makalesinin (-1 ve 1) araliginda bir duygu puani vardir. Ayrica, Makine ogrenme siniflandirma ve regresyon yaklasimlarina dayali bir Arapca belge seviyesinde duygu analizi sistemi olusturmak icin GLASC derlemi kullanip bazi deneyler gerceklestirdik. Onerilen Makine ogrenmesi modellerini egitmek icin, farkli oznitelik cikarma ve ozellik agirliklandirma yontemlerini kullanarak GLASC derlemimizden farkli veri kumeleri urettik. Duygu analizi gorevi icin sikca kullanilan siniflandirma ve regresyon, yontemlerinin testini iceren karsilastirmali genis bir calisma gerceklestirilmistir. Buna ek olarak, cesitli kapsamli deneyler kullanarak, duygu analizi icin siniflandirma performansinin iyilestirilmesinin etkisini dogrulamak icin, (Cuvallama, Yukseltme, Rasgele altuzay ve Offekleme gibi) topluluk ogrenme yontemlerinin cesitli turleri arastirilmistir. Bu calismada, makine ogrenme yaklasimlarini ve kavrama dayali bir duyugu sozlugunu kullanarak, cumle duzeyinde Arapca icin kavram tabanli bir duygu analiz sistemi sunulmustur. Yakin zamanda cikan Ingilizce SenticNet_v4'u Arapca'ya cevirerek Arapca kavram temelli bir duygu sozlugu uretmek icin bir yaklasim onerilmistir. Uretilen Arapca konsept temelli duygu sozlugu Ar-SenticNet toplam 48k Arapca kavram icermektedir. Arapca cumleden Konsepti cikarmak icin, anlamsal ayristirici olarak adlandirilan kural tabanli bir kavramlari cikarma algoritmasi onerildi ve uygulanmistir. Ayrica, kavram tabanli cumle duzeyinde Arapca duygu analizi sisteminin olusturulmasi icin farkli ozellikler cikarim ve gosterim teknikleri sunurak kullandik. Kavram tabanli cumle duzeyinde Arapca duygu analiz sisteminin karar modeli olusturmak icin, farkli siniflandirma yontemi ve siniflandirici fuzyon modelleri kullanilarak, onerdigimiz ozellikler kumelerimizin farkli kombinasyonlari ile kapsamli ve karsilastirmali deneyler yapilmistir. Elde edilen deney sonuclarimiza dayanarak, onerilen Makine ogrenmesi tabanli Dokuman duzeyinde Arapca duygu analiz sistemimiz icin, en iyi performans % 92.35 F-skoru degeri olan SVM-HMM siniflandirici fuzyon modeliyle ve 0.183 RMSE degeri olan SVR regresyon modeli ile, gerceklestirilmistir. Ote yandan, onerilen konsept tabanli cumle duzeyinde Arapca duygu analiz sistemimiz icin, en iyi performans, %93.92'lik bir F-skoru degerine sahip SVM-LR siniflayici fuzyon modeliyle ve 0.078 RMSE degeri olan SVR regresyon modeli ile, gerceklestirilmistir.