İçeriklerin duygusal analizi

Küçük Resim Yok

Tarih

2021

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

İstanbul Beykent Üniversitesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

Günümüz dünyasında İnternet 7'den 70'e herkesin bilgi alışverişi için kullanmaktan vazgeçemediği bir araçtır. İnternet alışverişten, film seçimine, tatil planlamaya kadar birçok kullanıcının başvurduğu ve yorumlar ile etkileşime geçtiği sanal dünyadır. İnternet üzerinde dolaşan verilerin hızlı artışıyla metin madenciliği kullanımı da artmıştır. Artık bir şey satın almadan önce o ürün ile ilgili deneyimini paylaşan diğer kullanıcıların fikir ve yorumları karar verme sürecinin hız kazanmasında önemli bir faktördür. Paylaşılan yorum ve düşünceler İnternet üzerinde metin olarak yer almaktadır. Duygu analizi burada devreye girmekte ve yapılan yorumların ana duygusunu kullanıcıya aktarmakta kolaylık sağlamaktadır. Yapılan çalışmanın amacı metinlerdeki duygu analizini yapmaktır. Türkçe metinlerdeki duygu ve düşüncelerin ana duygusunu ortaya çıkarmak hedeflenmektedir. Metinler mutluluk, öfke, korku, üzüntü ve nötr olarak beş farklı sınıfta değerlendirilmektedir.
In today's world, the Internet is a fundamental tool for information exchange for everyone from 7 to 70. The Internet is a virtual world where customers interact through comments, and it is a world where customers use for online shopping, movie selection, or even for holiday planning. With the rapid increase of data circulating on the Internet, the usage of text mining has increased. Currently, the views and comments of other users who share their experience with the product is an influential factor in accelerating the decision-making process. Shared comments and opinions are texts on the Internet. Emotional analysis steps in here to enable transmitting the main emotion of the comments to the user. The study aims to do the sentiment analysis of the texts. It aims to reveal the main emotion of the thoughts contained in both news and social media or Internet sites in Turkish texts. Texts are evaluated in five different classes; happiness, angry, fear, sadness, and neutral.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control

Kaynak

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye

Koleksiyon