Türkçe Metinlerde Duygu Analizi Için Farklı Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Simple item page
dc.contributor.authorMansur Alp TOÇOĞLU
dc.contributor.authorAzer ÇELİKTEN
dc.contributor.authorİrfan AYGÜN
dc.contributor.authorAdil ALPKOÇAK
dc.date.accessioned2024-07-24T09:08:44Z
dc.date.available2024-07-24T09:08:44Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractBu çalışmada, Türkçe metinlerden duygu çıkarımı alanında kullanılan TREMO veri seti üzerinde farklımakine öğrenmesi algoritmalarının sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Duygu analizi birmetin sınıflandırma problemi olarak ele alınmış ve Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri(DVM), Random Forest (RF) ve K-En Yakın Komşu (KEYK) algortimaları olmak üzere dört yaklaşımincelenmiştir. İncelenen duygu kategorileri olarak veri setinin sağladığı, mutluluk, korku, öfke,üzüntü, tiksinme ve şaşırma kategorileri kullanılmıştır. Veri ön işleme bölümünde, veri setinioluşturan kelimelerin kökleri ilk beş karakter (F5) yöntemi kullanılarak tespit edilmiştir. Kelimelerkök haline getirildikten sonra Vektör Uzay Modeli ile veri seti modellenmiş ve her duygu için enönemli ilk 500 kelime Karşılıklı Bilgi (Mutual Information-MI) yöntemi ile tespit edilmiştir.Sınıflandırma sonuçlarının karşılaştırılmasında doğruluk metriği esas alınmıştır. Deneysel çalışmasonuçlarına göre, YSA algoritması en iyi sonucu vermiştir. DVM, RF ve KEYK algoritmaları ise bu sıraile azalan başarım göstermişlerdir.
dc.identifier.DOI-ID10.21205/deufmd.2019216303
dc.identifier.issn1302-9304
dc.identifier.urihttp://akademikarsiv.cbu.edu.tr:4000/handle/123456789/21536
dc.language.isotur
dc.subject[Fen > Tıp > Tıbbi İnformatik, Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri, Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka]
dc.titleTürkçe Metinlerde Duygu Analizi Için Farklı Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Karşılaştırılması
dc.typeAraştırma Makalesi

Files

Collections

TR-Dizin Koleksiyonu