Büyük veri üzerinde duygu analizi yöntemleri ve Azerbaycan diline uygulanması
Sentiment analysis methods on big data and application to Azerbaijan language
Yazar: HUSEYN HASANLI
Danışman: DOÇ. DR. BURAK ORDİN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Matematik = Mathematics

Özet:
Son zamanlarda mikro blok siteleri internet kullanıcıları arasında çok popüler bir iletişim aracı haline gelmiştir. Milyonlarca kullanıcı her gün kendi yaşamının farklı yönleriyle ilgili görüşlerini, duygularını farklı bloklarda paylaşmaktadır. Bu nedenle mikro blok siteleri, fikir madenciliği ve duyarlılık analizi için zengin veri kaynaklarına çevrilmektedir. 
Duygu Analizi (DA), metin madenciliği alanında devam eden bir araştırma alanıdır. Duygu Analizinin görevi, kişilerin görüşlerini verilen bir metinden pozitif, negatif veya nötr gibi farklı kategoriler olarak etiketlemektir.
Bu çalışmada duygu analizi ve fikir madenciliği için oluşturulan Azerbaycan dilinde tweet verisinin toplama, temizleme ve etiket ekleme ilkeleri açıklanmaktadır. Ayrıca maksimum entropi, naive bayes, destek vektör makinesi gibi makine öğrenme yöntemler ve sözlük tabanlı kelime sayım ve özellik puanlama yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar ve karşılaştırılmış ve tweetlerin sınıflandırılması için optimal parametreler tanımlanmıştır.
Literatürde yapılan çalışmaların büyük bölümünde kullanılan veriler İngilizce içeriklidir. Bundan dolayı Azerbaycan dili için duygu analizi alanında daha fazla kaynak sunabilmek adına, bu konuda doktora tezinin yapılmasına karar verilmiştir. Bu çalışmada Azerbaycan dilinde duygu analizi yapabilmek için hibrid bir yaklaşım içeren bir sistem geliştirilmiştir. Çalışmada kullanılan dil Azerbaycan dili olsa da, önerilen teknik diğer dillerle de kullanılabilir.
Anahtar sözcükler: Duygu analizi, Sınıflandırma, Twitter, Makine öğrenme, Azerbaycan dili

Abstract:
In recent days microblog sites have become a very popular means of communication among internet users. Millions of users share their opinions and feelings about different aspects of their lives in different blocks every day. For this reason, microblog sites are translated into rich data sources for idea mining and sentiment analysis.
Sentiment Analysis (SA) is an ongoing research area in the field of text mining. The task of Sentiment Analysis is to label people's views from a given text into different categories, such as positive, negative or neutral.
In addition, machine learning methods such as maximum entropy, naive bayes, support vector machine and lexicon based word counting and feature scoring methods were used. The results obtained were compared and the optimal parameters for the classification of tweets were defined.
The data used in most of the studies are in English. Therefore, in order to provide more resources in the field of emotion analysis for the Azerbaijani language, it was decided to do a doctoral thesis on this subject. In this study, a hybrid approach was developed to analyze sentiment in the Azerbaijani language. Although the language used in the study is with the Azerbaijani language, the proposed technique can be used with other languages.
Keywords: Sentiment Analysis, Classification, Machine Learning, Twitter, Azerbaijani language.