Metin sınıflandırma teknikleri ile türkçe twitter duygu analizi
Turkish twitter sentiment analysis using text classification techniques
Yazar: ÖNDER ÇOBAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. GÜLŞAH TÜMÜKLÜ ÖZYER
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Twitter = Twitter

Özet:
Metin sınıflandırma doğal dil metinlerini önceden tanımlanmış veya mevcut
kategorilerden birisiyle etiketleme işlemidir. Doküman sınıflandırma, istenmeyen
mesajların filtrelenmesi ve web sorgulamaları için doğru sonuçların görüntülenebilmesi
gibi problemler metin sınıflandırma çalışmalarına örnek olarak verilebilir. Duygu
analizi ise kişisel blog ve sosyal medya gibi mecralardan elde edilen metinsel veriler
üzerinde semantik bilginin ortaya çıkarılması amacını taşır. İşlenen veriler kısa
metinlerden oluştuğu için duygu analizi de bir metin sınıflandırma problemi olarak ele
alınır. Metin sınıflandırma ve duygu analizi problemlerinin çözümü için diğer dillerde
gerekli sistemler geliştirilmiş olmakla beraber Türkçe için yapılan çalışmalar oldukça
sınırlıdır. Bu tezde, Twitter'dan elde edilen Türkçe mesajlar üzerinde iki kategorili
duygu analizi çalışılmıştır. Duygu analizi bir metin sınıflandırma problemi olarak
düşünülmüş; duygu analizi tekniklerinin yanı sıra klasik metin sınıflandırma teknikleri
de kullanılmıştır. Twitter mesajlarında gözlenen baskın duygunun otomatik olarak
tespitinde ise makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Hem metin sınıflandırma
hem de duygu analizi deneylerinin gerçekleştirildiği bu çalışmada, asıl hedef ise duygu
analizi başarısını artırmak olmuştur. Bu amaçla Türkçe Twitter duygu analizinde farklı
önişleme, etiketleme, sınıflandırma ve benzerlik yöntemlerinin etkisi incelenmiştir.
Ayrıca topik bilgisine dayalı etiketleme yöntemi önerilmiş ve en yüksek %92,50
oranında başarı elde edilmiştir. Böylece dil işleme ile ilgili işlemler uygulanmadan
duygu analizi başarısı önceki çalışmalara kıyasla daha yüksek elde edilebilmiştir. Bunun
yanı sıra, metin sınıflandırma ve duygu analizi süreçlerini otomatikleştirme amacıyla
hem Türkçe hem de İngilizce metinsel içerikleri işleyebilen bir yazılım prototipi
geliştirilmiştir.

Abstract:
Text classification assigns one of available or predefined categories to natural language
texts. Document classification, spam message filtering and retrieving the suitable results
for web inquiries are examples of text classification studies. The sentiment analysis
aims extracting semantic information from textual data which mostly obtained from
personal blogs or social media platforms. Sentiment analysis is also considered as a text
classification task due to the processed data consist of short texts. The necessary
systems have been developed to solve text classification and sentiment analysis
problems for other languages but there are quite a few studies for Turkish. In this thesis,
binary sentiment analysis has been performed over Turkish feeds which are collected
from Twitter. The sentiment analysis has been considered as a text classification task
and classical text classification techniques have been employed in addition to the
sentiment analysis techniques. While automatically detecting the dominant sentiment
observed in Twitter feeds, machine learning techniques have been used. In this study,
both text classification and sentiment analysis experiments have been performed and its
main goal has been to increase the success of sentiment analysis. For this purpose the
effect of different preprocessing, labeling, classification and similarity methods have
been investigated in Turkish Twitter sentiment analysis. Also topic based labeling
method has been suggested and the highest success rate has been obtained as %92,50. In
this way, the sentiment analysis success could be obtained higher compared to the
previous works without applying language processing techniques. And also, in order to
automate text classification and sentiment analysis processes a software prototype has
been developed with features that can handle textual contents in both Turkish and
English languages.