Derin öğrenme algoritmaları kullanarak Bitcoin'de duygu analizine dayalı yön tahmini
Direction prediction based on sentiment analysis in Bitcoinusing deep learning algorithms
Yazar: AYŞENUR SARIKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERPİL ASLAN
Malatya Turgut Özal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Duygular hayatımızın çok önemli ve temel bir yönünü oluşturur. Yaptıklarımız ve
söylediklerimiz, doğrudan olmasa da bir şekilde bazı duygularımızı yansıtır. Bir insanın temel
davranışlarını anlamak için, duygulanım verileri olarak da adlandırılan bazı duygusal veriler
aracılığıyla analiz edilmesi gerekir. Bu veriler metin, ses, yüz ifadeleri vb. olabilir. Sosyal ağ
sitelerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, birçok insan bu çeşitli sitelerde bulunan içerikleri analiz
etmeye yönelmiştir. Twitter bu sosyal ağ sitelerinin başında gelmektedir. İnsanların bir konu
hakkındaki duygu ve düşünceleri üzerinden olumlu, olumsuz veya nötr duygu değerleri ortaya
çıkarılmaktadır. Twitter'da duygu analizi yapmak çok önemli ve zorlu bir görevdir.
Bu tez kapsamında, derin öğrenme mimarilerinin gücünden ve makine öğrenmesi
metotlarından faydalanarak Bitcoin ile ilgili duyguların araştırılması ve bitcoin değeri
üzerindeki etkisine genel bir bakış sunulmaktadır. Tez kapsamında kullanılmak üzere
Twitter'da 12 Aralık 2021 ve 13 Mart 2022 arasında paylaşılan İngilizce tweetler toplanmıştır.
İnsanların Bitcoin ile ilgili duyguları, doğal dil işleme (Doğal Dil İşleme, DDİ) aracı olan
TextBlob kullanılarak değerlendirilmiştir. Daha sonra, duygu sınıflandırması için tez
kapsamında GloVe tabanlı BiLSTM modeli önerilmiştir. Önerilen modelin performansı temel
makine öğrenmesi algoritmaları ve CNN, LSTM derin öğrenme mimarileri kullanılarak TF-
IDF ve GloVe kelime gömme yaklaşımlarıyla ayrı ayrı test edilmiştir. Deneysel sonuçlar,
önerilen modelin başarısını kanıtlamaktadır.

Abstract:
Emotions form a very important and fundamental aspect of our lives. What we do and
say reflects some of our feelings in some way, though not directly. To understand the basic
behavior of a person, it needs to be analyzed through some emotional data, also called affect
data. This data can be text, voice, facial expressions, etc. it could be. With the advent of social
networking sites, many people have turned to analyzing the content found on these various
sites. Twitter is one of these social networking sites. Positive, negative or neutral emotional
values are revealed through people's feelings and thoughts about a subject. Doing sentiment
analysis on Twitter is a very important and challenging task.
In this thesis, an overview of Bitcoin-related sentiment and its impact on bitcoin value
is presented by utilizing the power of deep learning architectures and machine learning
methods. English tweets shared on Twitter between 12 December 2021 and 13 March 2022
were collected to be used within the scope of the thesis. People's feelings about Bitcoin were
evaluated using TextBlob, a natural language processing (Natural Language Processing, DDI)
tool. Then, GloVe-based BiLSTM model is proposed for emotion classification within the
scope of the thesis. The performance of the proposed model is tested separately with TF-IDF
and GloVe word embedding approaches using basic machine learning algorithms and CNN,
LSTM deep learning architectures. Experimental results prove the success of the proposed
model.