Duygu Analizinde Denetimli Makine Öğrenme Algoritmalarının Karşılaştırılmaları, (Kahramanmaraş Depremi Örneği)

Authors : Erol KINA, Emre BİÇEK

Pages : 21-31

Doi:10.55024/buyasambid.1295878

View : 57 | Download : 97

Publication Date : 2023-07-11

Article Type : Research Paper

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 insert ignore into journalissuearticles values(SVM);, Naïve Bayes insert ignore into journalissuearticles values(NB); ve Oylama Sınıflayıcısı insert ignore into journalissuearticles values(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 insert ignore into journalissuearticles values(Stop Words);, @ kaldırma, Hashtag kaldırma, Metin parçası etiketleme insert ignore into journalissuearticles values(POS Tagging);, duyarlılık puanı hesaplama işlemleri uygulandı. Daha sonra görüş tespitini insert ignore into journalissuearticles values(olumlu, olumsuz ve tarafsız olarak); sınıflandırmak için SVM, NB, Oylama Sınıflayıcısı insert ignore into journalissuearticles values(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