Laravel ı̇le yapay zekâ algorı̇tması kullanarak duygu analı̇zı̇ uygulamasını gelı̇ştı̇rme
Developing sentiment analysis application using artificial intelligence algorithm with laravel
Yazar: HÜSEYİN DALYAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞAHİNASLAN
Maltepe Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Uygulama yazılımı = Application software ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Hızla gelişen ve yaygınlaşan teknoloji, beraberinde internet kullanımında büyük bir artışı da getirmektedir. Bu artış ile birlikte, en çok ziyaretçiyi alan internet siteleri sosyal medya platformları olmaktadır. Platformlardan ön planda olanı ise Youtube sosyal medya uygulamasıdır. Burada, insanların kişisel duygu ve düşüncelerini yorum olarak paylaşmaları ile büyük miktarda veri birikmektedir. Platform, API aracılığı ile çeşitli verileri geliştiriciler için erişime sunmaktadır. Bu verilere ise, duygu analizi çalışmaları aracılığı ile anlam kazandırılmaktadır. Duygu analizi, bir metnin karşıdaki kişiye aktarmak istediği duyguyu anlamayı hedeflemektedir ve literatür de çoğunlukla tek dil üzerinden çalışılmaktadır. Bu doğrultuda ise pozitif, negatif veya tarafsız olarak duygu sınıflandırılmaları yapılmaktadır. Sınıflandırma aşamasında çeşitli yaklaşımlar ve yapay zekâ algoritmaları kullanılmaktadır. Bunlardan bir tanesi ise Naive Bayes algoritmasıdır. Bu
algoritmanın gerçeklemesi ise çeşitli programlama dilleri ve alt yapılar ile yapılabilmektedir. Örneğin, PHP programlama dili ve onunla geliştirilen Laravel alt yapısıdır. Bu çalışmada, literatürde var olan duygu analizi perspektifi genişletilerek çok dilli bir yapıda ele alınmıştır. Laravel PHP alt yapısı ile Naive Bayes yapay zekâ algoritması
kullanılarak, çok dilli duygu analizi uygulaması geliştirilmiştir. Uygulamanın içerisinde Youtube yorum verilerinden yararlanılmıştır. Çok dilli duygu analizi, Google çeviri API aracılığı ile verilerin İngilizce diline tercümesi yapılarak, bu dilde analiz edilmesi ve sınıflandırılması şeklinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, Google çeviri tarafından
desteklenen 109 farklı dil üzerinde duygu analizi yapılmasına imkân tanınmıştır. Bu sayede, duygu analizi çalışmalarına çok dilli bir yaklaşım ile katkıda bulunmak istenmiştir.

Abstract:
The rapidly developing and widespread technology brings with it a great increase in the use of the internet. With this increase, the most visited websites are social media platforms. One of the platforms is the social media application Youtube. Here, a large amount of data is accumulated as people share their personal feelings and thoughts as comments. The platform makes various data available to developers via API. These data are given meaning through sentiment analysis studies. Sentiment analysis aims to understand the emotion that a text wants to convey to the other person, and the literature is mostly studied in a single language. In this direction, sentiments are classified as positive, negative or neutral. Various approaches and artificial intelligence algorithms are used in the classification phase. One of them is the Naive Bayes algorithm. The implementation of this algorithm can be done with various programming languages and
infrastructures. For example, PHP is the programming language and the Laravel infrastructure developed with it.
In this study, the sentiment analysis perspective in the literature has been expanded and discussed in a multilingual structure. Multilingual sentiment analysis application was developed by using Naive Bayes artificial intelligence algorithm with Laravel PHP infrastructure. Youtube comment data was used in the application. Multilingual sentiment analysis was carried out by translating the data into English using the Google translation API, analyzing and classifying them in this language. In the study, sentiment analysis was enabled on 109 different languages supported by Google translate. In this way, it was desired to contribute to sentiment analysis studies with a multilingual approach.