Browsing by Author "Meti̇n, Senem Kumova"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    From Words To Sentences: Advancing Turkish Emotion Analysis Through Emotion Enrichment
    (İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2023) Aka Uymaz, Hande; Meti̇n, Senem Kumova
    Doğal dil işleme çalışmalarında dilin makineler tarafından anlaşılması, dilin doğru algılanması, veri kaynağındaki gerçek anlamın yakalanması ve duygusal nüansların ayırt edilmesi ihtiyacı nedenleriyle zorluklar içermektedir. Metinsel verileri temsil ederken mevcut kelime vektörleştirme modelleri anlamsal bilgilerin çıkarılmasında başarılıdır. Ancak bu modeller sıklıkla bir arada kullanılan kelimeleri vektör uzayında birbirine benzer şekilde temsil etmektedir. Bu nedenle, zıt duygulara sahip kelimeler, sık sık bir arada bulunmaları nedeniyle benzer vektör temsillerine sahip olabilir. Duygu tespitindeki bu tür eksikliklerin üstesinden gelmek için mevcut araştırmalar, duygusal bilgiler ekleyerek vektörleri zenginleştirmeye odaklanmaktadır. Vektör zenginleştirmede temel amaç, benzer semantik ve duygusal anlamlara sahip kelimelerin yakınlığını artırmak için vektör uzayını yeniden projekte etmektir. Bu çalışmada, iki semantik (Word2Vec ve GloVe) ve iki bağlamsal (BERT ve DistilBERT) vektörleştirme yöntemi kullanarak üç duygu zenginleştirme modeli Türkçe kelime ve cümlelere uygulanmıştır. Yapı itibariyle eklemeli bir dil olan Türkçenin bu bağlamda sıklıkla çalışılan diğer dillerden farklı sonuçlar üretmesi beklenmektedir. Sonuçlar, hem kelime hem de cümle düzeyinde zenginleştirmenin umut verici sonuçlarını göstermektedir. Zenginleştirilmiş cümle gösterimi literatürde ilk kez hem İngilizce hem de Türkçe dillerinde önerilmiştir. Ayrıca, herhangi bir dil ve vektör modeline uygulanabilen, duygu sözlüklerini filtreleme ve yüksek boyutlu vektörlerin boyutunu azaltarak duygusal bilgi içeren bölümleri belirleme amacını taşıyan bir optimizasyon yöntemi önerilmiştir. Deneysel sonuçlar, duygusal açıdan zenginleştirilmiş vektör temsillerinin orijinal modellerden daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.