Sosyal ağlar üzerinde ontoloji tabanlı sezgi analizi için bir uygulama çatısının geliştirilmesi
Developing a framework for ontology based sentiment analysis on social media
Yazar: KADİR TUTAR
Danışman: PROF. DR. LEVENT TOKER
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gelişen internet teknolojisi, sosyal medya uygulamalarının yaygınlaşması, Web 2.0'da meydana gelen gelişmeler internet kullanıcılarının internet kullanım alışkanlıklarını değiştirmiştir. Gelişmeler ile birlikte günümüzde internet kullanıcıları duygu ve düşüncelerini sosyal medya uygulamaları üzerinde herhangi bir zamanda herhangi bir yerde paylaşabilmektedirler. Sosyal medya kullanımı arttıkça sosyal medya üzerinde oluşan değerli geribildirim verisi de giderek artmaktadır bu amaçla sosyal medya verisinin toplanması, değerlendirilmesi ve yorumlanması giderek önem kazanmaktadır. 
Metin tabanlı veriler üzerinden "yorumlama" ve "duygu çıkarsama" işlemleri "DOĞAL DİL İŞLEME" ve "SEZGİ ANALİZİ" gibi yöntemler ile yapılabilmektedir. Bu çalışma sosyal medya uygulamaları üzerinden etkili geribildirim toplama ve toplanan geribildirimlerin sezgi analiz işlemi ile otomatik olarak yorumlanması üzerine odaklanmıştır. Geliştirilen sezgi analiz yöntemi ile sosyal medya üzerinden toplanan Türkçe geribildirimler üzerinde ontoloji tabanlı sezgi analiz işlemi yapılmaktadır. Ontoloji tabanlı sezgi analiz motoru alan ontolojilerine bağlı alan bilgisi üzerinden analiz işlemi gerçekleştirerek sonuçları detaylı analiz ve grafiksel raporlar olarak sunmaktadır.
Sezgi analizi yapılacak alana bağlı olarak alana özgü  kelimelerin algı değerleri de değişmektedir bu yüzden sezgi analiz sonuçları da farklılaşmaktadır. Bu sebeple alan bilgisi temelli yapılan sezgi analiz işlemleri daha doğru sonuçlar üretmektedir. Bununla birlikte ontoloji üzerinde yapılan anlamsal arama sayesinde geribildirimler üzerinde özellik çıkarsama işlemi de uygulanabilmektedir.

Abstract:
Developing technology, trend social media applications and web 2.0 have changed the internet usage habits of internet users. By this means the internet users start to share their feelings and thoughts on social media from anywhere at anytime. Automatically interpretation of  increasing social media data is extremely important for management and evaluation of social media data. 
Automatic interpretation or opinion mining can be done with sentiment analysis or naturel language process techniques. There are different sentiment analysis techniques such as lexicon-based, machine learning, etc. This article proposes a ontology-based sentiment analysis on texts written in Turkish. Developing ontology-based sentiment analysis method use domain ontologies which define concepts and concept relations of related domain. While sentiment analysis engine is processing related-domain ontology and social media feedbacks, it  generates sentiment results. Generated sentiment results are visualized on different type report and feedbacks are detailed as negative, positive, nötr according to results. 
Used ontology on sentiment analysis engine can been changed according to related domain, such as automotive, electronics. The reason of  usage domain-based sentiment analysis is changeable mean of words according to related domain so domain-based method provides more accurate sentiment results. Mapping domain information provides some advantages which one is feature extraction.