- Bilgisayar Bilimleri
- Vol: IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Issue: Special Öz
- Sentiment Analysis of Covid-19 Tweets by using LSTM Learning Model
Sentiment Analysis of Covid-19 Tweets by using LSTM Learning Model
Authors : Yunus Emre KARACA, Serpil ASLAN
Pages : 366-374
Doi:10.53070/bbd.990421
View : 11 | Download : 4
Publication Date : 2021-10-20
Article Type : Research
Abstract :Sosyal medya, yaşadığımız çağın şartlarından dolayı hayatımızda önemli bir rol oynamaktadır. Twitter, günümüzde anlamlı içerik paylaşımına öncelik veren en popüler sosyal medya platformudur. Benzeri görülmemiş ölçekte büyük veri üreten Twitter üzerinde, kullanıcılar hem kendi bakış açılarını, duygularını, deneyimlerini paylaşabilme imkânı bulmakta hem de diğer bireylerin görüşlerini inceleyebilmektedir. Yakın temas ve insanların öksürme, hapşırma veya konuşma esnasında yaydığı küçük damlacıklar yoluyla bulaşan 2019 Koronavirüs (Covid-19) hastalığı tüm dünyada sosyal ve ekonomik yaralar oluşturdu. 7 Temmuz 2021 tarihi itibariyle, tüm dünyada 185 milyondan fazla kişiye Yeni Koronavirüs (Covid-19) teşhisi konuldu ve yaklaşık 4 milyon kişi bu bulaşıcı hastalık sebebiyle hayatını kaybetti. Bu çalışmada, Twitter platformu üzerinden insanların Covid-19 pandemisi ile ilgili paylaştığı twitleri kullanarak Covid-19’un insanlar üzerinde bıraktığı duyguların analizine odaklanmaktadır. Analizler derin öğrenme algoritmalarına dayanmaktadır. Duygu analizi bazen ciddi faydalar sağlayabilir. Bu çalışmada tekil etiket-çoğul sınıf yaklaşımı ile ikili bir sınıflandırma yapılmıştır. Çalışmada LSTM ağı ve Word2Vec öğrenimi modelleri test edildi. Model, bir LSTM ağı kullanılarak kurulmuştur. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemimizin Twitter veri seti üzerinde etkin bir şekilde duygu analizi yapılabileceğini göstermektedir.Keywords : Twitter, Duygu Analizi, Coronavirüs, Derin Öğrenme