Klasik makine öğrenme algoritmaları ve transformer modeli ile Türkçe tweet duygu analizi
Turkish tweet sentiment analysis with classical machine learning algorithms and transformer model
Yazar: ASLI GÜRSOY
Danışman: DOÇ. DR. ABDUL HAFIZ ABDULHAFIZ
Hasan Kalyoncu Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Teknolojik çağın başlamasıyla birlikte birçok uygulama günümüzde popüler hale gelmiştir. Bunlardan biri de Twitter'dır (Yeni adıyla X). Bu platform sayesinde birçok kullanıcı kişisel düşünce ve fikirlerini yazıyla, resimle ya da video ile paylaşabilmektedir. Paylaşılan bu veriler birçok insanın ilgisini çekmektedir. Bu verilerden kişisel çıkarım yapmak isteyen bilim insanınları, akademisyen ya da başka bir meslek grubundan insanlar çalışmalarını bu yönde yapmaktadır. Örneğin suçlu profili oluşturmak isteyen bir polis twitlerden bunu yapma amacıyla çalışma yürütebilir ya da bir reklam ajansı kişinin yazdıklarına ya da paylaştığı resimlere bakarak kişiye özel reklam üretebilir ve bu sayede ürün satıcıları ürünlerini hızlı bir şekilde satabilir. Bu tezde ise yüksek oranda doğruluk oranı aldığımız bir duygu analizi çalışması yapılmıştır.
Bu çalışmada hazır bir Türkçe Tweet verisi üzerinden duygu sınıflandırılması amaçlandı. Bu veri seti 5 farklı etiketle ayrılmış 4000 veriyi içermektedir. Bu ham veri seti üzerinde ön işleme uygulandı. Ön işlemden geçen veri seti eğitim ve test olarak ayrıldı. Klasik makine öğrenmesi algoritmalarının performansları ölçüldü. Bu performanslar doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorunun yanı sıra makro ve ağırlıklı ortalama açısından ölçülmüştür. Ayrıca, her algoritma için hesaplanan karışıklık matrisi verilmiştir. En yüksek doğruluk oranına %96,88 ile Yığın algoritması ulaşılmıştır. 
Bu çalışmada ayrıca derin öğrenme alanı içerisinde olan önceden eğitimiş bir Transformer modeli kullanılmıştır.  Veri seti eğitim, doğrulama ve test olarak ayrılmıştır.  Aynı şekilde performansı doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 skoru açısından ölçülmüştür ve her algoritma için hesaplanan karışıklık matrisi verilmiştir. Bu model ile %93 doğruluk oranına ulaşılmıştır.

Abstract:
With the onset of the technological age, many applications have become popular today. One of these is Twitter (Newly known as X). Thanks to this platform, many users can share their personal thoughts and ideas with text, pictures or videos. These shared data attract the attention of many people. Scientists, academicians or other professionals who want to make personal inferences from these data do their work in this direction. For example, a police officer who wants to create a criminal profile can use tweets to do this, or an advertising agency can create personalized advertisements by looking at what a person writes or the pictures he/she shares, and thus product sellers can sell their products quickly. In this thesis, a sentiment analysis study was conducted in which we received a high accuracy rate.
In this study, it was aimed to classify emotions using a ready-made Turkish Tweet data. This data set includes 4000 data which is separated by 5 different labels. Pre-processing was applied on this raw dataset. The pre-processed dataset was divided into training and testing. Performances were measured with classical machine learning models. These performances were measured in terms of accuracy, precision, recall, and F1 score as well as macro and weighted averages. Additionally, the confusion matrix calculated for each algorithm is given. The Stack algorithm achieved the highest accuracy rate of 96.88%. 
Also in this study, a pre-trained Transformer model, which is in the field of deep learning, was also used.  The data set is divided into training, validation and testing.  Likewise, its performance was measured in terms of accuracy, precision, recall and F1 score, and the confusion matrix calculated for each algorithm is given.  93% accuracy rate was achieved with this model.