IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • Volume:36 Issue:1
  • Türkçe Metinlerde Duygu Analizi: Derin Öğrenme Yaklaşımlarının ve Ön İşlem Süreçlerinin Model Perfor...

Türkçe Metinlerde Duygu Analizi: Derin Öğrenme Yaklaşımlarının ve Ön İşlem Süreçlerinin Model Performansına Etkisi

Authors : Yasin Görmez, Halil Arslan, Bilal Atak
Pages : 509-520
Doi:10.35234/fumbd.1429040
View : 63 | Download : 75
Publication Date : 2024-03-28
Article Type : Research Paper
Abstract :Günümüzde bilgisayar kullanımın artması ile birlikte insanlar daha fazla veri üretmeye başlamış ve verilere ulaşım kolaylaşmıştır. Bu bağlamda e-ticaret sitelerinde, sosyal medyada ya da diğer elektronik platformlarda çok fazla metin verisi üretilmiştir. Toplanan bu verilerin analiz edilerek anlamlandırılması birçok kurum, kuruluş ya da birey için faydalı bilgiler sağlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda duygu analizi günümüzde sıklıkla uygulanmaktadır. Duygu analizi modellerinde derin öğrenme yaklaşımları oldukça yüksek performans göstermekte ve model eğitimi yapılmadan önce metinlere birkaç ön işlem uygulanmaktadır. Bu çalışmada duygu analizi için, evrişimsel sinir ağı, Transfomer ve hibrit olmak üzere üç farklı derin öğrenme yaklaşımı önerilmiş ve modeller winvoker ve Beyazperde olmak üzere iki farklı veri seti kullanılarak analiz edilmiştir. Modellerin doğruluğunu artırmak için hiper-parametreleri ve model derinliklileri Bayesian optimizasyon yöntemi kullanılarak optimize edilmiştir. Ön işlem süreçlerinin model performansına etkisini ölçmek için veri setlerine çeşitli ön işlem yapılarak analizler tekrar edilmiştir. Ön işlem uygulanmamış veriler kullanıldığında, winvoker veri seti ile eğitilen modellerde %94,16, Beyazperde veri seti ile eğitilen modellerde ise %86,64 doğruluğa ulaşılmıştır. Ön işlem uygulandığında ise bu başarı oranları, winvoker veri seti ile eğitilen modellerde %94,64, Beyazperde veri seti ile eğitilen modellerde ise %89,08 değerlerine ulaşmıştır. Bu sonuçlar doğrultusunda örnek sayısı daha fazla olan winvoker veri seti için ön işlemlerin etkisinin azaldığı ve doğruluğun daha yüksek olduğu sonucu çıkarılmıştır.
Keywords : duygu analizi, derin öğrenme, metin ön işlem, evrişimsel sinir ağları, transformer ağları

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026