Yapay sinir ağları ve bert dil modeli kullanılarak zaman bazlı duygu analizi: whatsapp yeni gizlilik sözleşmesine yönelik yorumların araştırılması
Time based sentiment analysis using artificial neural networks and bert language model: Exploring comments on whatsapp's new privacy policy
Yazar: KAZIM TİBET SAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. KUTAN KORUYAN
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde gelişen sosyal ağ kültürü ve bilgisayar teknolojilerinin etkisi ile milyonlarca kullanıcının kullandığı ürün veya hizmetle ilgili memnuniyet düzeyleri ölçülebilmektedir. Bu veriler pazarlama stratejileri, reklamcılık ve müşteri desteği alanlarında aktif olarak kullanılmakta, verilerin analizleri ile organizasyonların alabileceği aksiyonlardaki riskler ve faydalar ölçülmektedir. Alınacak karara destek olması sebebi ile duygu analizleri karar destek sistemleri arasında görülmektedir.
Bu çalışmada Python programlama dili ile Twitter'daki yeni WhatsApp gizlilik sözleşmesi hakkındaki yorumların duygu skorları ölçülerek zaman bazlı duygu skoru değişimi analiz edilmiştir. Türkçe dilinin algılanması için ön eğitimli doğal dil işleme modellerinden olan BERT dil modelinin Türkçe dili için geliştirilmiş hali olan BERTurk modeli kullanılarak Türkçe metin verilerinin algılanması sağlanmıştır. Metin sınıflandırması için yapay sinir ağları modellerinden çok katmanlı algılayıcı ile bir model tasarlanmıştır. Twitter'dan WhatsApp yeni gizlilik sözleşmesine ilişkin atılan tweetler elde edilerek duygu analizi yapılmış ve duygu skorunun zaman içerisindeki değişimi gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelime: BERT, Çok Katmanlı Algılayıcı, Duygu Analizi, Yapay Sinir Ağları.

Abstract:
Today, with the effect of developing social network culture and computer technologies, the satisfaction levels of millions of users about the product or service they can be measured. These datas are actively used in the fields of marketing strategies, advertising and customer support, and the risks and benefits ot the actions that organisations can take can be measured by analyzing these datas. Sentiment analysis is seen among decision support systems because it supports the decision to be taken.
In this study, the time-based sentiment score change was analyzed by measuring the sentiment scores of the comments about the WhatsApp new privacy policy on Twitter with the Python programming language. The perception of Turkish text data is provided by using the BERTurk model, which is the developed version of the BERT language model, which is one of the pre-trained natural language processing models for the perception of the Turkish language. In order to classify the texts, a model with a multilayer perceptron, one of the artificial neural network models, was designed. Sentiment analysis was performed by obtaining tweets from Twitter regarding the WhatsApp new privacy policy, and the change in sentiment score over time was observed.

Keywords: BERT, Multilayer Perceptron, Sentiment Analysis, Artificial Neural Networks.