Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1785
Browse
4 results
Search Results
Master Thesis The use of pretrained language models in sentiment analysis(MEF Üniversitesi, 2022) Yürütücü, Ömer Yiğit; Demir, ŞenizDoğal dil işleme, dil bilim ve yapay zekânın alt konularından biridir. Duygu analizi herhangi bir konuda bir metni öznel içeriğine göre sınıflandırma yapar. Genellikle bireylerin çeşitli platformlarda bir konu hakkında düşünce, duygu ya da tutumu gibi verileri irdelemek, analiz etmek ve yorumlamak amacıyla kullanılan yöntemlerden biridir. Sosyal medya paylaşımlarındaki artış bu platformlarda yapılan duygu analizi çalışmalarını da artırmıştır. Duygu analizi yapılırken farklı yöntemlerden yararlanılır. Makine öğrenmesi ve doğal dil işleme algoritmaları ile duygu tespiti ile sınıflandırma yapılır. Son yıllarda önceden eğitilmiş dil modelleri makine öğrenmesi metotlarıyla birlikte ya da tek başına kullanılmaya başlamıştır. Bu tezin amacı önceden eğitilmiş dil modelleri ile sosyal medya yorumlarında duygu analizinin varsayımsal avantajlarını test etmektir. Bu amaçla Twitterdaki Covid-19 ile ilgili tweetler için duygu analizi yapılmıştır. Önceden eğitilmiş dil modelleri kullanılarak duygu yoğunlukları tespit edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Analizlerde BERT, RoBERTa ve BERTweet'ten yararlanılmıştır. Sonuçlar, duygu analizi için NLP tekniklerinin diğer teknikler kadar başarılı olduğunu göstermektedir.Master Term Project Analyzing the Drivers of Customer Satisfaction Via Social Media(MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) Yücel, Kadir Kutlu; Koç, UtkuSocial media became a great influence force during the last decade. Active social media user population increased with the new generations. Thus, data started to accumulate in tremendous amounts. Data accumulated through social media offers an opportunity to reach valuable insights and support business decisions. The aim of this project is to understand the drivers of customer satisfaction by public sentiments on Twitter towards a financial institution. Data was extracted from the most popular microblogging platform Twitter and sentiment analysis was performed. The unstructured data was classified by their sentiments with a lexicon-based model and a machine learning based model. The outcome of this study showed machine learning based model successfully overcame the language specific problems and was able to make better predictions where lexicon-based model struggled. Further analysis was performed on the extreme daily average sentiment scores to match these days with prominent events. The results showed that the public sentiment on Twitter is driven by three main themes; complaints related to services, advertisement campaigns, and influencers’ impact.Master Term Project Understandng Emotion Fluctuations Using Social Media(MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017) Ceran, Serkan; Akpınar, EzgitDuring the last years, the importance of social media is increasing in an amazing way. In this paper, we looked at one such popular microblog platform called Twitter and build models for classifying “tweets” into some specific emotion. We used Turkey’s twitter data in order to explore the change in emotions over time using sentiment analysis. Using LIWC dictionary database, we conducted an emotion analysis of approximately 2.2 million tweets. We tracked how emotions evolve over time based on the prominent events in and or related to Turkey. Our results showed that there is a significant relationship between emotions and prominent events. We also analyzed the correlation between these emotions and the dollar exchange and made a predictive modeling experiment.Master Term Project Underlying the Bias for Human Music Evaluation(MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017) Yıldırım, Burak; Çakar, TunaPredictive analysis is the process of using data analytics to predict the future over historical data. Data analytics is the use of statistical modelling and / or machine learning methods to measure the future. In short, it is one of the data mining techniques for predictive analysis that focuses on creating a predictive model for the future by extracting relationships from the data.
