| Tez No | İndirme | Tez Künye | Durumu |
| 560656 |
|
Sentiment analysis in Iraqi Arabic dialects based on distributed representations of sentences and machine learning approach / Cümlelerin dağıtılmış temsilleri ve makine öğrenmesi yaklaşımına dayalı Irak lehçelerinde duygu analizi Yazar:ANWAR ADNAN MZHER ALNAWAS Danışman: DOÇ. DR. NURSAL ARICI ; PROF. DR. MEHMET HAKKI SUÇİN Yer Bilgisi: Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Fikir madenciliği = Opinion mining ; Metin madenciliği = Text mining ; Veri madenciliği = Data mining |
Onaylandı Doktora İngilizce 2019 100 s. |
| Duygu Analizi, hesaplamalı dilbilimi ve veri madenciliği içinde yer alan bilgisayar bilimlerinin bir alt disiplindir. Duygu analizinin amacı, kişilerin veya toplulukların bir konu hakkındaki duygu ve düşüncelerinin metinsel dökümanlardan çıkarılmasıdır. Son yıllarda araştırmacılar için ilginç bir araştırma konusu haline gelen duygu analizi alanında bilimsel literatürde İngilizce için birçok çalışma bulunmaktadır. Bununla birlikte, Arapça için henüz çok fazla çalışma yayınlanmamıştır. Arapça; konuşmacıların sayısı, tarihi ve dini miras açısından önemli bir dildir. Arapçada resmi dil, klasik ve modern standart Arapçadan oluşur. Klasik Arapça, Kuran dilini temsil eder. Modern Standart Arapça, haber bültenlerinde ve eğitimde kullanır. İnternette Arapça kullanımı giderek artmakla birlikte, sosyal ağ ortamlarında bu iki tür kullanılmaz. Günlük pratik hayatta kullanılan yerel lehçeler daha çok tercih edilir. Bu nedenle, lehçelere dayalı Arapça içerikli metinlerden Duygu Analizi çalışmaları gittikçe önem kazanan araştırma konularından biridir. Bu doktora tezinde, Arap Irak lehçesinde Duygu Analizi çalışması gerçekleştirilmektedir. Çalışmanın ilk aşamasında üç tür veri kümesini toplanmıştır. Bunlar: önceki çalışmalardan sınıflandırılmış veri setleri, sınıflandırılmamış Irak Arapça lehçesi ve sınıflandırılmış Irak Arapça lehçesidir. İkinci aşama ön işleme aşamasıdır. Bu aşamada, karmaşıklığı en aza indirmek ve metin biçimini standartlaştırmak için veri kümelerinden gereksiz terimler ortadan kaldırılmıştır. Üçüncü aşamada, özelliklerin çıkarılması ve bir kelimeyi Doc2Vec modelini kullanarak vektör olarak temsil edilmesi sağlanmıştır. Dördüncü aşamada, bir duygu tahmin modeli oluşturmak için oluşturulan vektörler dört makine öğrenme algoritmasıyla eğitilmiştir. Beşinci aşamada, duygu tahmin modeli değerlendirilmiştir. Ayrıca deneysel çalışmada, değişken parametrelerin külliyat (derlem) sınıflandırma performansına etkisi de incelenmiştir. | |||
| Sentiment analysis is a sub-discipline of computer science involved in computational linguistics and data mining. The purpose of Sentiment analysis is the inference of individuals 'and communities' feelings and thoughts about a topic from textual documents. In the field of Sentiment analysis, which has become an interesting research topic for researchers in recent years, there are many studies on English in the scientific literature. However, not enough studies have yet been published on Arabic. Arabic; it is an important language in terms of number of speakers, history, and religious heritage. The official language in Arabic consists of classical and modern standard Arabic. Classical Arabic represents the language of the Qur'an. Modern Standard Arabic is used in newsletters and education. Although the use of Arabic on the Internet is increasing, these two types are not used in social networking environments. Local dialects used in daily practice are more preferred. Therefore Sentiment Analysis of the Arabic texts based on dialects, is an important research topic. In this doctoral dissertation, Sentiment Analysis is conducted in the Arabic-Iraqi dialect. In the first stage of the study, three types of data were collected. These are: data sets classified from previous studies, unclassified Iraqi Arabic dialect and classified Iraqi Arabic dialect. The second stage is the pre-processing stage. At this stage, unnecessary terms from the datasets have been eliminated to minimize complexity and standardize text format. In the third stage, features were extracted to represent a word as a vector using Doc2Vec model. In the fourth step, the vectors created were trained through four machine learning algorithms to create a sentiment estimation model. Lastly, the sentiment predictive model was evaluated. Moreover, at the experimental phase, the effects of variable parameters and the background corpora on classification performance was evaluated. | |||