TR
EN
DUYGU ANALİZİ VE FİKİR MADENCİLİĞİ UYGULAMALARI ÜZERİNE LİTERATÜR TARAMASI
Öz
Duygu analizi ve fikir madenciliği, kişilerin, bir konu, grup, ürün, marka veya durum ile ilgili görüşlerini belirttiği metinleri, doğal dil işleme, yapay zeka veya istatistik alanlarından uygulamalar yardımıyla analiz ederek anlamlandırma çalışmalarıdır. Son yıllarda, sosyal medya ve kullanıcıların fikir paylaştığı diğer platformların kullanımının artmasıyla saatte terabaytlar seviyesine ulaşan veri miktarı, duygu analizi ve fikir madenciliği konularına verilen önemi artırmıştır.
Bu çalışma kapsamında, duygu analizinde makine öğrenimi yaklaşımları, sözlük tabanlı yaklaşımlar ve hibrit yaklaşım üzerine güncel makaleler incelenerek, makaleler ile ilgili literatür çalışması araştırmacılara sunulmuştur. İncelenen makalelerden, makalenin yayınlanma tarihi, araştırma problemi, yaklaşım, önişleme ve öznitelik seçme metotları, sınıflandırma algoritması, model başarı ölçütü, başarı oranı en yüksek algoritma ve başarı oranı, veri kaynağı bilgilerinin yer aldığı bir tablo oluşturulmuştur. Makine öğrenimi tabanlı yöntemlerin sıklıkla tercih edilmesi ve çalışma sayısının diğer yöntemlerden fazla olması sebebiyle, denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve derin öğrenme başlıkları altında ayrı ayrı ele alınmıştır. Çalışma sonucunda, incelenen makaleler ışığında genel bir değerlendirme ile sonuç çıkarılarak çalışma tamamlanmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Çetin, F. S. ve Eryiğit, G. (2018). Türkçe Hedef Tabanlı Duygu Analizi İçin Alt Görevlerin İncelenmesi – Hedef Terim, Hedef Kategori Ve Duygu Sınıfı Belirleme. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 11, 43–56.
- Kaynar, O., Yıldız, M., Görmez, Y. ve Albayrak, A. (2016). Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Duygu Analizi. In International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'16), 234–241.
- Nasukawa, T., Yi J. (2003). Sentiment analysis: Capturing favorability using natural language processing, K-CAP 2003, 70-77.
- Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan& Claypool Publishers, 7.
- Esuli, A. ve Sebastiani, F. (2006). Sentiwordnet: A publicly available lexical resource for opinion mining. Proceedings of the 5th International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2006, 417–422.
- Baccianella, S., Esuli, A. ve Sebastiani, F. (2010). Sentiwordnet 3.0: An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining. Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2010, 2200–2204.
- Neviarouskaya, A., Prendinger, H. ve Ishizuka, M. (2011). Affect Analysis Model: Novel rule-based approach to affect sensing from text. Natural Language Engineering, 17, 95–135.
- Medhat, W., Hassan, A. ve Korashy, H. (2014). Sentiment analysis algorithms and applications: A survey. Ain Shams Engineering Journal, 5, 1093–1113.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Bilgisayar Yazılımı
Bölüm
Derleme
Yayımlanma Tarihi
2 Haziran 2021
Gönderilme Tarihi
1 Kasım 2020
Kabul Tarihi
1 Mart 2021
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Cilt: 24 Sayı: 2
APA
Ekim, H. E., & İnner, A. B. (2021). DUYGU ANALİZİ VE FİKİR MADENCİLİĞİ UYGULAMALARI ÜZERİNE LİTERATÜR TARAMASI. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(2), 93-114. https://doi.org/10.17780/ksujes.819367