Sentiment analysis on social networks using machine learning and audio processing
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Dilek Günneç Danış
Abstract (TR)
Kutuplaşma sınıflandırması, duygu analizinin en temel problemlerinden biridir. Bizim yaptığımız inceleme, Twitter mesajlarında kutuplaşma sınıflandırması yapmak için ses verilerine dayanarak yeni bir tanım, çıkarım ve kullanım geliştirmeye çalışmaktadır. Çalışmanın arka planı son dönemde yapılan bir incelemeye dayanmaktadır: beyin, dil oluşturmak/üretmek için sesleri kullanır ve kelimeler sese dönüştükçe anlaşılır hale gelir. Özellikle imlası bozuk olabilecek veya kısaltılmış kelimeler kullanılacak olan sosyal medya mesajlarında ses kelime ile benzer ise, ses kullanmak etkili olur (thank u, b4). Vardığımız sonuçlara göre önerdiğimiz bazı özellik tanımları mevcut araştırmalara kıyasla doğruluk/kesinlik açısından ilerleme gösteriyor.
Author
Mıhaıl Duşcu
How to Cite
Mıhaıl Duşcu (Yüksek Lisans Tezi). Sentiment analysis on social networks using machine learning and audio processing, 2019, Özyeğin University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Özyeğin University
- A metaheuristic approach for multiple-item economic lot sizing problem with inventory dependent demand(2023)
- Design and implementation of a data stream management system with advanced complex event processing capabilities(2013)
- A performance based assesment of biological self-healing cement-based mortar(2022)
- Türk Ceza Kanununda uyuşturucu ve uyarıcı madde suçlarında etkin pişmanlık(2023)
- Visual state-space based multi-task learning for building segmentation and height estimation(2025)
- Dual circularly polarized horn antenna and feed network for full ka-band satcom(2025)
