Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisi
Terim ağırlıklandırma, metin sınıflandırmada sonuçlar üzerinde doğrudan etkili olan önemli bir adımdır. Ancak, bir metin sınıflandırma problemi olarak ele alınan duygu analizinde farklı önişleme tekniklerine bağlı olarak ağırlıklandırma yönteminin davranışı değişebilmektedir. Bu çalışmada bilgi geti...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2018-04-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/36922/419720 |
| _version_ | 1797912521943810048 |
|---|---|
| author | Gülşah Tümüklü Özyer Önder Çoban |
| author_facet | Gülşah Tümüklü Özyer Önder Çoban |
| author_sort | Gülşah Tümüklü Özyer |
| collection | DOAJ |
| description | Terim
ağırlıklandırma, metin sınıflandırmada sonuçlar üzerinde doğrudan etkili olan
önemli bir adımdır. Ancak, bir metin sınıflandırma problemi olarak ele alınan
duygu analizinde farklı önişleme tekniklerine bağlı olarak ağırlıklandırma
yönteminin davranışı değişebilmektedir. Bu çalışmada bilgi getirimi, metin
sınıflandırma, doküman filtreleme gibi farklı çalışma alanları için yakın
zamanda önerilen yöntemler Twitter duygu analizinde uygulanmış ve sonuçlar
üzerindeki etkisi incelenmiştir. Öznitelikler çıkarılırken kelime torbası (BoW)
ve karakter seviye N-gram olmak üzere iki farklı model kullanılmıştır. Deneyler
Türkçe ve İngilizce Twitter mesajlarından oluşan veri kümeleri üzerinde
uygulanmıştır. Twitter mesajlarının duygu sınıflandırması, Gizli Dirichlet Ataması
(LDA) tabanlı konu modeli ile gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma aşamasında
ise Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritması kullanılmıştır. Deneysel sonuçlara
göre, Twitter duygu analizi çalışmalarında kullanılabilecek en etkili terim
ağırlıklandırma yöntemi önerilmiştir. |
| first_indexed | 2024-04-10T11:57:06Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-8979ae27aad744da900a6a61b2222512 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1300-7009 2147-5881 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T11:57:06Z |
| publishDate | 2018-04-01 |
| publisher | Pamukkale University |
| record_format | Article |
| series | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| spelling | doaj.art-8979ae27aad744da900a6a61b22225122023-02-15T16:16:45ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812018-04-01242283291218Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisiGülşah Tümüklü ÖzyerÖnder ÇobanTerim ağırlıklandırma, metin sınıflandırmada sonuçlar üzerinde doğrudan etkili olan önemli bir adımdır. Ancak, bir metin sınıflandırma problemi olarak ele alınan duygu analizinde farklı önişleme tekniklerine bağlı olarak ağırlıklandırma yönteminin davranışı değişebilmektedir. Bu çalışmada bilgi getirimi, metin sınıflandırma, doküman filtreleme gibi farklı çalışma alanları için yakın zamanda önerilen yöntemler Twitter duygu analizinde uygulanmış ve sonuçlar üzerindeki etkisi incelenmiştir. Öznitelikler çıkarılırken kelime torbası (BoW) ve karakter seviye N-gram olmak üzere iki farklı model kullanılmıştır. Deneyler Türkçe ve İngilizce Twitter mesajlarından oluşan veri kümeleri üzerinde uygulanmıştır. Twitter mesajlarının duygu sınıflandırması, Gizli Dirichlet Ataması (LDA) tabanlı konu modeli ile gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma aşamasında ise Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritması kullanılmıştır. Deneysel sonuçlara göre, Twitter duygu analizi çalışmalarında kullanılabilecek en etkili terim ağırlıklandırma yöntemi önerilmiştir.https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/36922/419720twittersentiment analysisterm weightingtwitterduygu analiziterim ağırlıklandırma |
| spellingShingle | Gülşah Tümüklü Özyer Önder Çoban Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences sentiment analysis term weighting duygu analizi terim ağırlıklandırma |
| title | Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisi |
| title_full | Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisi |
| title_fullStr | Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisi |
| title_full_unstemmed | Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisi |
| title_short | Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisi |
| title_sort | twitter duygu analizinde terim agirliklandirma yonteminin etkisi |
| topic | twitter sentiment analysis term weighting duygu analizi terim ağırlıklandırma |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/36922/419720 |
| work_keys_str_mv | AT gulsahtumukluozyer twitterduyguanalizindeterimagırlıklandırmayontemininetkisi AT ondercoban twitterduyguanalizindeterimagırlıklandırmayontemininetkisi |