TY  - JOUR
TI  - Twitter duygu analizinde terim ağırlıklandırma yönteminin etkisi
AB  - Terim ağırlıklandırma, metin sınıflandırmada sonuçlar üzerindedoğrudan etkili olan önemli bir adımdır. Ancak, bir metin sınıflandırmaproblemi olarak ele alınan duygu analizinde farklı önişlemetekniklerine bağlı olarak ağırlıklandırma yönteminin davranışıdeğişebilmektedir. Bu çalışmada bilgi getirimi, metin sınıflandırma,doküman filtreleme gibi farklı çalışma alanları için yakın zamandaönerilen yöntemler Twitter duygu analizinde uygulanmış ve sonuçlarüzerindeki etkisi incelenmiştir. Öznitelikler çıkarılırken kelime torbası(BoW) ve karakter seviye N-gram olmak üzere iki farklı modelkullanılmıştır. Deneyler Türkçe ve İngilizce Twitter mesajlarındanoluşan veri kümeleri üzerinde uygulanmıştır. Twitter mesajlarınınduygu sınıflandırması, Gizli Dirichlet Ataması (LDA) tabanlı konumodeli ile gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma aşamasında ise DestekVektör Makinesi (SVM) algoritması kullanılmıştır. Deneysel sonuçlaragöre, Twitter duygu analizi çalışmalarında kullanılabilecek en etkiliterim ağırlıklandırma yöntemi önerilmiştir.
AU  - ÇOBAN, ÖNDER
AU  - TÜMÜKLÜ OZYER, GÜLSAH
DO  - 10.5505/pajes.2017.50480
PY  - 2018
JO  - Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
VL  - 24
IS  - 2
SN  - 2147-5881
SP  - 283
EP  - 291
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/305515
ER  -