Çok Dilli Duygu Analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: DİLEK DEMİR
Danışman: Olçay Arslan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Duygu analizi, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme tekniklerini kullanarak metinlerdeki duyguları ortaya çıkarmayı amaçlayan bir çalışma alanıdır. Sosyal medya paylaşımları, ürün ve hizmet yorumları, otel ve film yorumları, haber metinleri ve kitaplar duygu analizi için başlıca veri kaynaklarıdır. Sosyal medya başta olmak üzere sosyal platformlarda kullanıcı ve paylaşım sayıları hızla artmaktadır. Sosyal platformlara dünyanın her yerinden erişim imkanı olması sonucu ortaya çok dilli veri yığınları çıkmaktadır. Ürün, hizmet veya kişiler hakkında ifade edilen görüşleri analiz edip karar süreçlerine dahil etmek önemli avantajlar sağlamaktadır ancak kaynaklar ve geliştirilen yöntemler her dil için yeterli düzeyde bulunmamaktadır. Bununla başa çıkmak için çeşitli çok dilli duygu analizi sistemleri geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında çok dilli duygu analizi yapmak amacıyla sağlık, turizm, pazarlama ve eğitim alanlarında İngilizce, Almanca, Felemenkçe dillerindeki tüketici görüşlerini içeren MultiEmo veri seti kullanılmıştır. MultiEmo çok dilli duygu analizi görevleri için oluşturulmuş bir veri setidir. Tüketici görüşleri Türkçe diline çevrilerek veri setine dahil edilmiştir. Cümle düzeyinde temsil yapan ve önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modeli olan çok dilli evrensel cümle kodlayıcı (MUSE) kullanılarak veri seti vektörler ile temsil edilmiştir. Daha sonra kosinüs benzerliği kullanılarak cümleler pozitif veya negatif olarak sınıflandırılmıştır. Bu yaklaşım ile her dil ve her domain için ayrı ayrı model geliştirmek yerine derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Yapılan sınıflandırma sonucunda İngilizce dilinde 0.75, Türkçe dilinde 0.72 doğruluk oranı elde edilmiştir.