DERİN ÖĞRENME İLE BEKLENTİ TABANLI DUYGU ANALİZİ
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MELEK TURAN
Danışman: Metin Bilgin
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmada, Türkçe metinlerdeki ,belirli öğeler veya unsurları baz alarak, duygusal ifadelerin otomatik tahminlenmesine dayanmaktadır. Bu tekniğin, marka yönetimi, müşteri hizmetleri, reklamcılık ve diğer birçok alanda önemli bir rol oynaması hedeflenmektedir. Türkçe için yapılan beklenti tabanlı duygu analizi çalışmaları henüz sınırlıdır. Bu durum, Türkçe metinlerdeki duygusal ifadeleri tespit etmek için kullanılan yöntemlerle, Türkçe dilinin özelliklerini dikkate alarak etkili sonuçlar üretmeyi önemli kılmaktadır. Çalışmada, belirteç sınıflandırma ve duygu sınıflandırma olmak üzere iki ayrı yöntem kullanılmıştır. Belirteç sınıflandırma yöntemi için, Türkçe için önceden eğitilmiş BERT, ConvBERT, ELECTRA, DeBERTa, DistilBERT olmak üzere 5 farklı modelin karşılaştırmalı analizi gerçekleştirilmiştir. Belirteç sınıflandırma yöntemi ile metinlerdeki ayırıcı unsurların tespit edilmesi, bu unsurların temsil ettiği kategorilerin belirlenmesi sağlanmıştır. Duygu sınıflandırma için önceden eğitilmiş sıralı sınıflandırma modellerinden BERT, ConvBERT, ELECTRA, DistilBERT olmak üzere 4 farklı model kullanılmıştır. Pozitif, negatif ve nötr sınıflarından oluşan restoran (Pontiki vd., 2016) verileri ile eğitim gerçekleştirilmiştir. İki yöntem bir arada kullanarak tasarlanan arayüzde, girdi olarak verilen metin için ilk olarak, belirteç sınıflandırma ile belirteçler seçilmekte, seçilen belirteçler ait olduğu kategoriye göre sınıflandırılmakta, son olarak kategoriye ait duygu sınıfı sıralı sınıflandırma modelleri aracığı ile sunulmaktadır. Eğitimler sonucunda, modeller F1-skor, kesinlik, duyarlılık, doğruluk metriklerine göre değerlendirilmiştir.