Sentiment analysis in Iraqi Arabic dialects based on distributed representations of sentences and machine learning approach
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ANWAR ADNAN MZHER ALNAWAS
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Nursal Arıcı
Eş Danışman: Mehmet Hakkı Suçin
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Duygu Analizi, hesaplamalı dilbilimi ve veri madenciliği içinde yer alan bilgisayar bilimlerinin bir alt disiplindir. Duygu analizinin amacı, kişilerin veya toplulukların bir konu hakkındaki duygu ve düşüncelerinin metinsel dökümanlardan çıkarılmasıdır. Son yıllarda araştırmacılar için ilginç bir araştırma konusu haline gelen duygu analizi alanında bilimsel literatürde İngilizce için birçok çalışma bulunmaktadır. Bununla birlikte, Arapça için henüz çok fazla çalışma yayınlanmamıştır. Arapça; konuşmacıların sayısı, tarihi ve dini miras açısından önemli bir dildir. Arapçada resmi dil, klasik ve modern standart Arapçadan oluşur. Klasik Arapça, Kuran dilini temsil eder. Modern Standart Arapça, haber bültenlerinde ve eğitimde kullanır. İnternette Arapça kullanımı giderek artmakla birlikte, sosyal ağ ortamlarında bu iki tür kullanılmaz. Günlük pratik hayatta kullanılan yerel lehçeler daha çok tercih edilir. Bu nedenle, lehçelere dayalı Arapça içerikli metinlerden Duygu Analizi çalışmaları gittikçe önem kazanan araştırma konularından biridir. Bu doktora tezinde, Arap Irak lehçesinde Duygu Analizi çalışması gerçekleştirilmektedir. Çalışmanın ilk aşamasında üç tür veri kümesini toplanmıştır. Bunlar: önceki çalışmalardan sınıflandırılmış veri setleri, sınıflandırılmamış Irak Arapça lehçesi ve sınıflandırılmış Irak Arapça lehçesidir. İkinci aşama ön işleme aşamasıdır. Bu aşamada, karmaşıklığı en aza indirmek ve metin biçimini standartlaştırmak için veri kümelerinden gereksiz terimler ortadan kaldırılmıştır. Üçüncü aşamada, özelliklerin çıkarılması ve bir kelimeyi Doc2Vec modelini kullanarak vektör olarak temsil edilmesi sağlanmıştır. Dördüncü aşamada, bir duygu tahmin modeli oluşturmak için oluşturulan vektörler dört makine öğrenme algoritmasıyla eğitilmiştir. Beşinci aşamada, duygu tahmin modeli değerlendirilmiştir. Ayrıca deneysel çalışmada, değişken parametrelerin külliyat (derlem) sınıflandırma performansına etkisi de incelenmiştir.