Doğal dil işleme ile Türkçe içerikli paylaşımlardan sosyal medya kullanıcılarının duygu analizi
Sentiment analysis of social medial users from Turkish content with  natural language processing
Yazar: ÇAĞLA BALLI
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Twitter = Twitter

Özet:
Son yıllarda teknolojik ilerleyişin arasında yükselen ve bu ilerleyişe yön veren Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi konularında yapılan çalışmalar, akademik araştırmaların ve sektörde bu alana olan talebin artmasıyla büyük gelişme göstermiştir. Teknolojinin günden güne bu büyük ilerleyişi ile birlikte 2020 yılından beri hayatımızın bir parçası haline gelen pandemi sonrasında bireylerin hayatlarında sosyal medya her zaman olduğundan daha büyük bir yer tutmaya başlamıştır. Bu sebeple sosyal medya paylaşımları duygu analizi alanı için büyük bir veri kaynağı haline gelmiştir. Teknolojik gelişmeden nasibini alan ve Yapay Zeka uygulamalarının en önemli başlıklarından biri olan Doğal Dil İşleme methodu bireylerin duygu analizi konusunda oldukça başarılı sonuçlar veren bir makine öğrenmesi modelidir.
Bu çalışmada literatürde bulunan makine öğrenmesi konularından Doğal Dil İşleme methodu temel alınarak ile kullanıcıların Twitter üzerinde yaptıkları Türkçe paylaşımlardan farklı algoritmalar kullanılarak duygu analizleri yapılmış ve elde edilen sonuçlar ortaya konulmuştur.  Çalışmada modelin eğitilmesi için hali hazırda bulunan bir veri setinin yanında pandemi, korona gibi kelimeler ile filtrelenmiş tweetlerden oluşan bir veri seti el ile işaretlenerek oluşturulup bu veri seti ile ayrıca eğitilen modelin başarısı incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Modelde duygu analizi verilerin pozitif veya negatif olmasına göre sınıflandırılmış ve bu aşamada makine öğrenmesinin çeşitli sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır.
Çalışma, literatürde doğal dil işleme başlığı altında Türkçe veriler kullanılarak yapılan çalışmalara katkıda bulunmak amacıyla doğal dil işlemenin Türkçe veriler üzerindeki başarısını incelemek ve sonuçları ortaya koymak için gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In recent years, studies on Artificial Intelligence, Machine Learning, which has risen among the technological progress and directed this progress, have shown great development with the increase in academic research and the demand for this field in the sector. With this great progress of technology day by day, social media has started to occupy a larger place in the lives of individuals after the pandemic, which has become a part of our lives since 2020. For this reason, social media shares have become a great data source for the field of sentiment analysis. Natural Language Processing method, which is one of the most important topics of Artificial Intelligence applications and has its share of technological development, is a machine learning model that gives very successful results in the emotion analysis of individuals.
In this study, based on the Natural Language Processing method, which is one of the machine learning topics in the literature, sentiment analyzes were made using different algorithms from the Turkish posts made by users on Twitter, and the results were revealed. In the study, besides an existing dataset for training the model, a dataset consisting of tweets filtered with words such as pandemic and corona was created by manually marking, and the success of the trained model was examined and compared with this dataset. In the model, sentiment analysis was classified according to whether the data were positive or negative, and at this stage, various classification algorithms of machine learning were used.
The study was carried out to examine the success of natural language processing on Turkish data and to reveal the results in order to contribute to the studies using Turkish data under the title of natural language processing in the literature.