Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HASAN AMANET
Danışman: Tolga Berber
Özet:
Bu çalışmada, sosyal medyadaki yazılı Türkçe metinlerde duygu analizi yapabilmek için bir yöntem önerilmiştir. Yapılan saha çalışması ile belirlenen duygu kategorileri kullanılarak Twitter metin verileri üzerinde duygu analizi yapılmıştır. Çalışma kapsamında belirlenen "Mutlu", "Güvenmek", "Takdir Etmek", "Gurur Duyma", "Beklenti", "Tavsiye", "Merak", "Hayal Kırıklığı", "Öfke" olmak üzere 10 duygu kategorisinde sosyal medya metinleri sınıflandırılmış ve her duygu için öz nitelikler belirlenmiştir. Duygu durumları R. Plutchik'ın duygu teorisine dayanarak belirlenmiştir. Çalışmada gerçekleştirilen duygu analizi için metin madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden Yalın Bayes, Karar Ağaçları, K- en yakın komşu ve Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre takdir duygusu %65 oranında doğru sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işlemi tamamlandıktan sonra duyguyu ifade eden en önemli kelimelerin bulunması için ileri doğru seçim yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında 10 duygu için etkin kelimeler belirlenmiştir. Belirlenen kelimeler içerisinde en başarılı olan duygu sınıfı yine takdir duygusudur. Bu duygu için bulunan kelimeler "teşekkürler, helal, teşekkür, tebrikler, adamsın, bravo, davranış" şeklindedir. Bir GSM firmasına ait twitter metinleri ile yapılan duygu analizi sonucunda elde edilen öznitelikler incelenmiştir. Bu öznitelikler değerlendirildiğinde, kullanıcıların paylaştıkları metinleri hangi duygu durumuna ve hangi konuya bağlı olarak yazdığı tespit edilmiştir.