Dönüştürücüler ve derin öğrenme modelleriyle sosyal medya duygu analizi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: HÜSEYİN İLGÜN

Danışman: Erdal Kılıç

Özet:

Sosyal medya; internet kullanıcılarının herhangi bir konu, işletme, ürün ve durum hakkında olumlu ya da olumsuz fikirlerini belirttiği çevrimiçi bir ağ ortamıdır. Kullanıcıların hızlı erişimi sayesinde ilgili içeriklerin, makalelerin, haberlerin, düşüncelerin, günlük yaşanan olayların ve her türlü görsel ve işitsel materyallerin görüntülenebileceği ve paylaşılabildiği bir ortamdır. Sosyal medya duygu analizi, çeşitli sektörler ve akademik çalışmalar için popüler bir alandır. Fikir madenciliği olarak da bilinen bu çalışmalar bir metindeki genel duyguyu sınıflandırmak amacıyla yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında, kullanıcıların sosyal medya platformlarında yaptığı gönderilerin pozitif, negatif ve nötr duygulara göre sınıflandırılması yapılmıştır. Kullanılacak model üç aşamadan oluşmaktadır. İlk olarak veri setleri alınarak ön işleme işlemi ile model için hazır hale getirilmiştir. İkinci aşamada temizlenen veriler dönüştürücü model olarak kullanılacak DistilBERT modeli özellik vektörlerine dönüştürülmüştür. Son aşamada ise makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleriyle sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Çalışmada dönüştürücü ve derin öğrenme modellerinin birlikte kullanımının dönüştürücü kullanılarak ya da kullanılmadan oluşturulan makine öğrenmesi modellerine ve literatürde bulunan geleneksel yöntemle oluşturulan modellere göre başarıyı arttırdığı görülmüştür.