Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.14365/115
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorMetin, Senem Kumova-
dc.contributor.authorGiraz, Hatice Ertuğrul-
dc.date.accessioned2023-06-16T12:27:44Z-
dc.date.available2023-06-16T12:27:44Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=fl0Kw4p1rmMDotyKRdYv1J-AVOlZ9R21IWRsNQI1NXIpopQKz0U-GcO5so-s4xq6-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14365/115-
dc.description.abstractDuygular günlük hayatımızı yönetir; duygular insan deneyiminin büyük bir parçasıdır ve karar verme sürecimizi etkiler. Bizi mutlu eden eylemleri tekrarlamak isteriz, ancak bizi kızdıran veya üzen eylemlerden kaçınırız. Doğal dil işleme sayesinde; öznel bilgiler, öneriler, incelemeler, sosyal medya yayınları gibi yazılı kaynaklardan elde edilebilir. Ayrıca, metnin yazarı tarafından ifade edilen duyguları anlamamızı ve dolayısıyla buna göre hareket etmemizi sağlar. Bu tezde duygu sözlüklerinin ve sözcük vektör gösterimlerinin duygu belirleme görevindeki başarısı araştırılmıştır. Duygu sözlüğü oluşturmak için iki yöntem önerilmiştir. Buna ek olarak, cümlelerin ifadesinde cümleyi oluşturan kelimelerin duygu sözcükleri ile vektörel kıyaslanmasını temel alan üç yaklaşım önerilmiştir. Türkçe metinlerde gözetimsiz ve gözetimli yöntemler ile deneyler yürütülmüş ve deney sonuçları raporlanmıştır.en_US
dc.description.abstractEmotions govern our daily life; these are a big part of the human experience and affect our decision-making. We would like to repeat actions that make us happy, but we avoid actions that make us angry or sad. Through natural language processing, subjective information can be obtained from written sources such as suggestions, reviews, and social media publications. It also allows us to understand the emotions expressed by the author of the text and therefore act accordingly. In this thesis, we explored the effect of different emotion lexicons and word vector representations of text in emotion detection task. We proposed two approaches to construct emotion lexicon. In addition, we represented the sentences by three different approaches based on word vector comparison to emotion lexicon words. Experiments are performed employing both unsupervised and supervised approaches in Turkish texts and the results are reported.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherİzmir Ekonomi Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleEmotion analysis on Turkish texten_US
dc.title.alternativeTürkçe metinlerde duygu analizien_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.departmentİEÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.endpage84en_US
dc.institutionauthorGiraz, Hatice Ertuğrul-
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.identifier.yoktezid640242en_US
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1en-
item.cerifentitytypePublications-
Appears in Collections:Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu
Files in This Item:
File SizeFormat 
166-640242.pdf4.61 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

126
checked on Nov 18, 2024

Download(s)

36
checked on Nov 18, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.