- Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi
- Vol: 13 Issue: 1
- Duygu Analizinde Denetimli Makine Öğrenme Algoritmalarının Karşılaştırılmaları, (Kahramanmaraş Depre...
Duygu Analizinde Denetimli Makine Öğrenme Algoritmalarının Karşılaştırılmaları, (Kahramanmaraş Depremi Örneği)
Authors : Erol Kina, Emre Biçek
Pages : 21-31
Doi:10.55024/buyasambid.1295878
View : 48 | Download : 85
Publication Date : 2023-07-11
Article Type : Research Article
Abstract :Duygu analizi kullanılarak, siyaset, ekonomi, spor, alışveriş gibi farklı alanlarda yapılmış birçok çalışma mevcuttur. Sosyal medya, insanların herhangi bir konu hakkındaki görüşlerini ve duygularını paylaştıkları önemli bir veri merkezidir. İnsanların sosyal medya platformlarında duygularını olumlu, olumsuz veya tarafsız olarak sınıflandırabilmekteyiz. Bu araştırma makalesinde, makine öğrenimi yaklaşımı altındaki denetimli öğrenme algoritmaları kullanıldı. Destek Vektör Makineleri (SVM), Naïve Bayes (NB) ve Oylama Sınıflayıcısı (Lineer Regresyon, Logistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri) kullanılarak, algoritmalar karşılaştırıldı. Veri seti Twitter API kullanılarak 2023 yılı içerisinde Türkiye’de Kahramanmaraş merkezli 10 ili etkileyen depremle ilgili paylaşılmış 10.000 tweet’ten oluşturuldu. Veri seti kullanılmadan önce ön işleme adımları uygulandı. Etkisiz Kelimeleri kaldırma (Stop Words), @ kaldırma, Hashtag kaldırma, Metin parçası etiketleme (POS Tagging), duyarlılık puanı hesaplama işlemleri uygulandı. Daha sonra görüş tespitini (olumlu, olumsuz ve tarafsız olarak) sınıflandırmak için SVM, NB, Oylama Sınıflayıcısı (VC) denetimli makine öğrenme algoritmaları kullanıldı. Sonuç olarak Oylama Sınıflayıcısının Destek vektör makinesi ve Naïve Bayes algoritmasından çok daha iyi sonuç verdiğini tespit edildi. Twitter yorumlarının çoğunlukla olumsuz duygu taşıdığı ve önerilen Oylama Sınıflayıcısı modelinin %89,14 başarı oranı ile doğru tespit yaptığı görüldü. Bu çalışmada önerilen model ile, paylaşılan bir içeriğin olumlu ya da olumsuz duygu taşıyıp taşımadığı yüksek bir oranda doğru tahmin edilebilmektedir.Keywords : Duygu Analizi, Makine Öğrenmesi, Kahramanmaraş Depremi