Türkçe metinler için yapay zeka yöntemleri kullanılarak duygu analizi.
Sentiment analysis using artificial intelligence methods for Turhish texts
Yazar: SEDA KILIÇER
Danışman: PROF. DR. RÜYA ŞAMLI
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Duygu analizi çeşitli yöntemler kullanılarak insanların duygu durumunun belirlenmesidir. Metin içerisinde gerçekleştirildiğinde ise bir metin içerisinde paylaşılan görüşlerin çeşitli yöntemler kullanılarak belirlenmesi olarak ifade edilebilir. Günlük konuşma dilinde yazılan metinlerin duygu analizi sırasında dil bilgisi kuralları ile ilgili birçok problem ile karşılaşılmaktadır. Duygu analizi metin tabanlı veya hedef tabanlı düzeyde yapılabilir. Metin tabanlı duygu analiz ile; metnin genel duygu durumu belirlenebilir. Ancak bu durumda bazı duygular kaybedilebilir. Duygu kaybının önlenebilmesi için hedef tabanlı duygu analiz ile; metin içerisinde farklı kategoriler belirlenerek her kategori göre ayrı ayrı duygu durumu belirlenebilir. Bu tez çalışmasında Türkçe metin verileri kullanılarak hem metin tabanlı duygu analizi hem de hedef tabanlı duygu analizi olumlu, olumsuz ve nötr duygu sınıflarına göre yapılmıştır. Metin tabanlı duygu analizi için, veri setindeki her yorumun duygu durumu makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak ayrı ayrı belirlenmiştir. Hedef tabanlı duygu analizi için ilk olarak önerilen yöntem kullanılarak her yorumdaki hedef kategoriler belirlenmiştir. Daha sonra metnin belirlenen hedef kategorilere göre duygu analizi ve veri setinin hedef kategorilere göre duygu analizi olmak üzere 2 farklı düzeyde hedef tabanlı duygu analizi yapılmıştır. Bütün bu uygulamalar Weka platformunda farklı makine öğrenmesi algoritmaları ile eğitim ve test veri seti yöntemi ve k-katmanlı çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Çalışma sonucunda doğruluk oranı, alıcı işlem karakteristiği altında kalan alan, F-Ölçüm, modelin eğitilmesi için geçen süre gibi başarı kriterlerine göre sonuçlar incelenmiştir.

Abstract:
Sentiment analysis is the determination of people's emotional state using various methods. When performed within a text, it can be expressed as the determination of the opinions shared within a text using various methods. Many problems related to grammar rules are encountered during the sentiment analysis of texts written in daily spoken language. Sentiment analysis can be done at text-based or target-based level. With text-based sentiment analysis; the general sentiment of the text can be determined. However, in this case, some sentiments may be lost. In order to prevent the loss of sentiment, with target-based sentiment analysis; different categories can be determined within the text and the sentiment status can be determined separately for each category. In this thesis study, both text-based sentiment analysis and target-based sentiment analysis were performed according to positive, negative and neutral sentiment classes using Turkish text data. For text-based sentiment analysis, the sentiment status of each comment in the data set was determined separately using machine learning algorithms. For target-based sentiment analysis, the target categories in each comment were first determined using the proposed method. Then, target-based sentiment analysis was performed at 2 different levels: sentiment analysis of the text according to the determined target categories and sentiment analysis of the data set according to the target categories. All these applications were performed on the Weka platform using different machine learning algorithms, training and testing dataset method and k-layer cross validation method. As a result of the study, the results were examined according to success criteria such as accuracy rate, area under receiver operating characteristic, F-Measure, time taken to train the model.