TY  - JOUR
TI  - Naive Bayes Sınıflandırıcısı Kullanılarak YouTube Verileri Üzerinden Çok Dilli Duygu Analizi
AB  - Bu çalışma, Naive Bayes sınıflandırma algoritması kullanılarak sosyal medya verileri üzerinden dünya dillerinde yapılan yorum ve paylaşımların anlaşılmasına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Duygu analizi veya fikir madenciliği, doğal dil işleme konularının bir alt bölümünde yer alır ve sosyal medya üzerinde yer alan verilerin anlamlandırabilmesi sağlanır. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi konularla birlikte günümüzde son derece popüler bir alandır. Küresel bir köye dönüşen dünyada, insanlar sosyal medya araçları üzerinden görüş, düşünce ve o konu hakkında memnuniyet durumları gibi pek çok veriyi paylaşmaktadır. Anlamlandırılmayı bekleyen bu veriler üzerinden insanların duygu ve düşünceleri ortaya çıkartabilmek mümkündür. Son dönemlerde Türkçe dilinde bir takım duygu analizi çalışmalarının yapıldığı görülmektedir. Ancak dünyadaki farklı dil ve lehçelerde yapılan yorumlar üzerinden çok dilli duygu analiz çalışması sınırlıdır. Bu çalışmada, Türkçe, İngilizce, Almanca, Fransızca, Arapça, Rusça ve Korece gibi farklı dünya dillerinden YouTube yorum verileri kullanılmıştır. PHP ile elde edilen bu ham veriler üzerinden anlamsız veriler temizlenerek belirli bir kalitede veri seti elde edilmiştir. Bu yorum verilerini İngilizce'ye çevirmek için Google çeviri aracı API'sı kullanılmıştır. Duygular, PHP Niiknow kütüphanesi üzerinden Naive Bayes algoritması kullanılarak pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırılır. WEKA ile yapılan veri analizinde doğru sınıflandırma oranı %65,56 olarak bulunmuştur. Bu çalışma, 15.082 veri seti ve Google Çeviri aracı tarafından desteklenen 108 dil sayısı ile sınırlıdır.
AU  - Dalyan, Huseyin
AU  - Sahinaslan, Ender
AU  - Sahinaslan, Onder
DO  - 10.17671/gazibtd.999960
PY  - 2022
JO  - Bilişim Teknolojileri Dergisi
VL  - 15
IS  - 2
SN  - 1307-9697
SP  - 221
EP  - 229
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/516129
ER  -