Türkçe sosyal medya metinlerinde duygu analizi
Sentiment analysis in turkish social media texts
Yazar: HASAN AMANET
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TOLGA BERBER
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Bu çalışmada, sosyal medyadaki yazılı Türkçe metinlerde duygu analizi yapabilmek için bir yöntem önerilmiştir. Yapılan saha çalışması ile belirlenen duygu kategorileri kullanılarak Twitter metin verileri üzerinde duygu analizi yapılmıştır. Çalışma kapsamında belirlenen "Mutlu", "Güvenmek", "Takdir Etmek", "Gurur Duyma", "Beklenti", "Tavsiye", "Merak", "Hayal Kırıklığı", "Öfke" olmak üzere 10 duygu kategorisinde sosyal medya metinleri sınıflandırılmış ve her duygu için öz nitelikler belirlenmiştir. Duygu durumları R. Plutchik'ın duygu teorisine dayanarak belirlenmiştir.
Çalışmada gerçekleştirilen duygu analizi için metin madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden Yalın Bayes, Karar Ağaçları, K- en yakın komşu ve Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre takdir duygusu %65 oranında doğru sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işlemi tamamlandıktan sonra duyguyu ifade eden en önemli kelimelerin bulunması için ileri doğru seçim yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında 10 duygu için etkin kelimeler belirlenmiştir. Belirlenen kelimeler içerisinde en başarılı olan duygu sınıfı yine takdir duygusudur. Bu duygu için bulunan kelimeler "teşekkürler, helal, teşekkür, tebrikler, adamsın, bravo, davranış" şeklindedir.
Bir GSM firmasına ait twitter metinleri ile yapılan duygu analizi sonucunda elde edilen öznitelikler incelenmiştir. Bu öznitelikler değerlendirildiğinde, kullanıcıların paylaştıkları metinleri hangi duygu durumuna ve hangi konuya bağlı olarak yazdığı tespit edilmiştir.

Abstract:
In this study, a method for sentiment analysis of Turkish social media texts is proposed. Sentiment analysis was performed on the Twitter text data using the emotion categories determined by the field study. Social media texts were classified into 10 emotion categories as "Happy", "Trust", "Appreciation", "Pride", "Expectation", "Recommendation", "Curiosity", "Disappointment" and the most effective words for each emotion are determined. Emotions used in this study are based on R. Plutchik's emotion theory.
The text classification methods for sentiment analysis used in the study are Naïve Bayes, Decision Trees, K-Nearest Neighbors and Support Vector Machines. According to the results, correct classification performance of Appreciation is 65%. After completing the classification process, the forward selection method was used to find the most important words expressing the emotion. The most effective words for 10 emotions were determined using the results. Appreciation is the most successful emotion class among the other emotions considering the words found in the process. The most effective words for appreciation are "teşekkürler, helal, teşekkür, tebrikler, adamsın, bravo, davranış".
In this study, Twitter messages posted to formal account of a GSM company is analyzed. According to the analysis results, it has been shown that emotional states and subjects of the tweets could be determined by the words of user tweets.