Twitter tabanlı duygu analizi

Duygu analizi sosyal medyanın özellikle de yapısal ve erişime açık veri sağladığı için Twitter'ın doğuşuyla beraber çok daha önemli hale gelmiştir. TwitterSentiDetector, tez çalışması kapsamında geliştirilen yazım hataları, harf tekrarları, hashtag, gülücük, emoji ve metinsel gülme kullanımı gibi Twitter'da kullanılan resmi olmayan dilden kaynaklı farklılıkları hedef alan, alandan bağımsız ve eğiticisiz Twitter duygu analizi aracıdır. TwitterSentiDetector, polarite değerleri geniş kullanımı olan duygu sözlüklerinden elde edilen polarite değerleri üzerinden doğal dil işleme tekniklerinin yanı sıra öne sürülen dilbilimsel metotları kullanarak tweet'lerin duygularını pozitif, negatif ve nötr olarak sınıflandırmaktadır. Geniş kullanımı olan ve elle duygu etiket tespiti yapılmış Twitter verisetleri üzerinde yapılan testlere göre TwitterSentiDetector %69'a kadar doğru duygu tespiti gerçekleştirebilmektedir. Hedef duygu kümesi pozitif ve negatife indirgendiği zaman ise, doğru duygu tespit oranı %87'ye kadar yükselmektedir. Sonuçlar, aynı veri seti bağlam duyarlı duygu analizi modülü ile oldukça benzer hesaplanmıştır ki bu durum iki yöntemin de geçerliliğini ispatlamaktadır. Bir Twitter duygu analizi servisinin Twitter'da hala yaygın olan ve amaçlarından birisi de Twitter tabanlı servislerin geçerliliğini gasp etmek olan spam tweet'lerden haberdar olması gerekmektedir. Deneysel sonuçlara göre, TwitterSentiDetector'e entegre edilen spam tespit modülünün doğruluğu 0,943 olarak hesaplanmıştır. Yine TwitterSentiDetector'le entegre çalışan graf tabanlı cümle seviyesinde yazım hatası kontrol uygulama çatısı üç farklı listeden elde edilen İngilizce'de en çok yazım yanlışı yapılan kelimeler kullanılarak test edildiğinde doğruluğu 0,84 olarak hesaplanmıştır.