TY  - JOUR
TI  - Türkçe Metinlerde Duygu Analizi Için Farklı Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Karşılaştırılması
AB  - Bu çalışmada, Türkçe metinlerden duygu çıkarımı alanında kullanılan TREMO veri seti üzerinde farklımakine öğrenmesi algoritmalarının sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Duygu analizi birmetin sınıflandırma problemi olarak ele alınmış ve Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri(DVM), Random Forest (RF) ve K-En Yakın Komşu (KEYK) algortimaları olmak üzere dört yaklaşımincelenmiştir. İncelenen duygu kategorileri olarak veri setinin sağladığı, mutluluk, korku, öfke,üzüntü, tiksinme ve şaşırma kategorileri kullanılmıştır. Veri ön işleme bölümünde, veri setinioluşturan kelimelerin kökleri ilk beş karakter (F5) yöntemi kullanılarak tespit edilmiştir. Kelimelerkök haline getirildikten sonra Vektör Uzay Modeli ile veri seti modellenmiş ve her duygu için enönemli ilk 500 kelime Karşılıklı Bilgi (Mutual Information-MI) yöntemi ile tespit edilmiştir.Sınıflandırma sonuçlarının karşılaştırılmasında doğruluk metriği esas alınmıştır. Deneysel çalışmasonuçlarına göre, YSA algoritması en iyi sonucu vermiştir. DVM, RF ve KEYK algoritmaları ise bu sıraile azalan başarım göstermişlerdir.
AU  - TOÇOĞLU, Mansur Alp
AU  - AYGÜN, İrfan
AU  - ÇELİKTEN, AZER
AU  - Alpkoçak, Adil
DO  - 10.21205/deufmd.2019216303
PY  - 2019
JO  - Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi
VL  - 21
IS  - 63
SN  - 1302-9304
SP  - 719
EP  - 725
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/322773
ER  -