Türkçe metinlerde denetimli ve sözlük tabanlı duygu analizi yaklaşımlarının karşılaştırılması
Comparison of supervised and dictionary based sentiment analysis approaches on Turkish text
Yazar: BURAK İBRAHİM SEVİNDİ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HACER KARACAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
World Wide Web (WWW) daha etkileşimli bir hal aldıkça, görüşlerini paylaşan kullanıcıların sayısı artmıştır. Kullanıcılar; ürünler, hizmetler, markalar,şirketler, haberler, vb. hakkında görüşlerini paylaşmaktadırlar. Bu paylaşım için, kişisel bloglar, Facebook ve Twitter gibi sosyal ağlar, çevrimiçi gazeteler ve e-ticaret siteleri gibi birçok araç ve teknolojileri kullanmaktadırlar. Bu durum da beraberinde bir ?görüş patlaması? getirmiştir. Artık, örneğin bir ürün hakkında Web üzerinden paylaşılan bütün yorumları okumak, hem ürün sahibi şirket hem de ürünü alacak kullanıcı açısından imkânsız hale gelmiştir. Duygu Analizi bu tip problemler üzerine ortaya çıkmış olan bir çalışma alanıdır. Duygu analizi, bir bütüncedeki görüş bildiren metin kısımlarını belirleme, bu metin kısımlarını ifade ettikleri görüşe göre sınıflandırma ve görüşleri kolaycaanlaşılabilir özetler halinde kullanıcıya sunma işlerini kapsar. Bu çalışmada, Duygu Analizi alanında yapılan güncel bilimsel çalışmalarda sıkça kullanılan iki yöntem karşılaştırılmıştır. Bu yöntemler, makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla yapılan duygu analizi ve sözlük tabanlı yaklaşımlarla yapılan duygu analizi olarak sıralanabilir. Makine öğrenmesi yaklaşımları, etiketli eğitim verisi üzerinden öğrenmeyi gerçekleştirdiği için, denetimli yaklaşımlardır. Öte yandan, sözlük tabanlı yaklaşmlar, çekirdek bir terim kümesinden başlayıp, WordNet gibi anlamsal bir veritabanı yardımıyla bu sözlüğü bir duygu sözlüğüne dönüştüren ve bu duygu sözlüğünü de duygu analizi işlemlerinde bir kaynak olarak kullanan yarı denetimli yaklaşımalrdır. Bu çalışmada, belirtilen yöntemler Türkçe bir veri setine uygulanıp, elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır.Anahtar Kelimeler : duygu analizi, görüş madenciliği, görüş çıkartma

Abstract:
The more the World Wide Web (WWW) gets interactive, the more users share their opinions on it. Users share their opinions on products, services, brands, companies, news, etc. They share their opinions by using tools and technology, such as personal blogs, social networks like Facebook and Twitter, online newspapers, and e-commerce sites. This situation brings about an explosion of opinions. For example, it is not possible anymore to read all opinions shared on Web about a product, for both the company that sells the product and for users that buy it. Sentiment analysis is a research area for solving these kinds of problems. Sentiment Analysis encompasses operations such as determining the opinion bearing parts of a text, classifying the text by its sentiment orientation, presenting the opinions to users in easily understandable summarizations. In this work, two frequently used approaches by current research on Sentiment Analysis are compared. These approaches are sentiment analysis by using machine learning techniques and dictionary based sentiment analysis. Machine learning techniques are supervised techniques because they are based on learning from labeled training data. Dictionary based approach on the other hand, is a semi-supervised approach which starts from a seed sentiment vocabulary and extends this vocabulary by means of a semantic database such as WordNet to a sentiment dictionary and uses this dictionary as a resource for viisentiment classification tasks. In this work, specified approaches are applied toa Turkish dataset and results are discussed.Key Words : sentiment analysis, opinion mining, opinion extraction