Metinlerde duygu analizi ve sınıflandırma için yeni yöntemler
New techniques for sentiment analysis and classification in texts
Yazar: MUHAMMET YASİN PAK
Danışman: DOÇ. DR. SERKAN GÜNAL
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Duygu analizi, yazılı bir metin içerisinde, yazarın belirli bir konu hakkındaki duygu ve düşüncesinin analiz edilmesini, duygu sınıflandırma ise duygunun pozitif ve negatif olarak sınıflandırılmasını amaçlar. Duygu sınıflandırma için kullanılan gözetimli öğrenme metotları, sınıflandırıcının eğitimi için çok sayıda etiketli veriye ihtiyaç duymaktadır. Bununla birlikte, alan bağımlı bir problem olan duygu sınıflandırma probleminde başarılı bir sınıflandırma yapılabilmesi için her alana özgü eğitim verisinin toplanması gerekmektedir. Ancak bu işlem zaman alıcı ve maliyetli bir işlem olmaktadır. Alanı bilinmeyen bir metin sınıflandırılmak istendiğinde ise alana ait etiketli veya etiketsiz veri toplamak mümkün olmamaktadır. Problemin çözümü için bu tez çalışmasında, alan sınıflandırma temelli duygu sınıflandırma yaklaşımı önerilmiştir. İki aşamadan oluşan yaklaşımın ilk aşamasında, alanı bilinmeyen metnin, etiketli verisi olan mevcut alanlardan hangisine dâhil edilebileceği bulunmakta, ikinci aşamada ise metin, dâhil edildiği alana ait duygu sınıflandırıcı kullanılarak sınıflandırılmaktadır. Deneysel çalışmalarda, metnin alanının mevcut alanlar içerisinde bulunması ve bulunmaması durumu analiz edilmiştir. Bu amaçla, Türkçe ve İngilizce metinler içeren iki ayrı veri kümesi kullanılmıştır. Önerilen yaklaşım sayesinde, beklenen sonuçlara yakın ve bazen de üzerinde bir sınıflandırma başarımı elde edilmiştir. Ayrıca, yaklaşımın her iki dil için de kullanılabilir olduğu doğrulanmıştır.

Abstract:
Sentiment analysis aims to analyze the author's thoughts and feelings in a written text and sentiment classification focuses on classifying feelings as positive and negative. Supervised learning methods used for sentiment classification need several labeled data to train classifier. Moreover, since the sentiment classification is domain-dependent problem, it is necessary to collect labeled data for each domain in order to obtain high performance; however, this process is time consuming and costly. When a text whose domain is unknown is to be classified, it is not possible to collect labeled and unlabeled data. In this dissertation, a new approach called as domain classification-based sentiment classification is proposed to solve this problem. In the first phase of the proposed approach consisting of two phases, the domain with labeled data, which a text of an unknown domain belongs to, is found out. In the second phase, the text is classified using the sentiment classifier within the domain it belongs to. In the experiments, the cases that the domain of text exist and does not exist within the available domains were analyzed. For this purpose, two datasets including Turkish and English texts were employed. Thanks to the proposed method, classification performances, which are close to or even better than the ones expected, were attained. Also, it was verified that the proposed method is applicable for both languages as well.