Türkçe için kapsamlı bir duygu analizi çatısı geliştirme

Bu çalışmada, Türkçe için geniş kapsamlı bir duygu analizi çatısı oluşturulmuştur. Ayrıca, İngilizce'de duygu analizine özel bazı yaklaşımlar da geliştirilmiştir. Bu kapsamda bu problemin bir sürü yönü göz önünde bulundurulmuştur. Beş tane ana katkı ve üç tane küçük katkıda bulunulmuştur. Denetimsiz, yarı denetimli ve denetimli yöntemlerle orijinal ve etkili öznitelik kümeleri oluşturulmuştur. Bundan sonra, bu öznitelikler klasik makine öğrenme metotlarına girdi olarak verilmiştir ve Türkçe ile İngilizce dillerindeki veri setleri için, yapay sinir ağlarının performansı geçilmiştir. Türkçe dili için ilk defa yarı denetimli yöntemlerle duygu sözlükleri oluşturulmuştur. Sondan eklemeli Türkçe dili için detaylı bir biçimbilimsel analiz gerçekleştirilmiş ve eklerin duygu skorları tespit edilmiştir. Bu, biçimsel olarak zengin diğer dillere de uygulanabilmektedir. Tekrarlamalı ve yinelemeli sinir ağı modellerini birleştiren özgün bir yapay sinir ağı mimarisi geliştirilmiştir. Duygusal, sözdizimsel, anlamsal ve sözlüksel öznitelikler hesaba katılarak, hem Türkçe hem İngilizce için özgün kelime vektörleri oluşturulmuştur. Ayrıca, bağlam pencereleri yancümlecik olarak belirlenerek İngilizce için kısmen orijinal bir yöntemle kelime vektörleri modellenmiştir. Bu, diğer dilbilimsel alanlara ve doğal dil işleme alanlarına uyarlanabilmektedir. Bütün bu özgün yaklaşımlar için, ölçüt olarak alınan çalışmaların başarı oranları geçilmiştir. Küçük çaplı katkılarımız, Türkçe için yön bazlı duygu analizi, yarı denetimli metot için parametrelerin değiştirilmesi ve İngilizce'de duygu analizi için yorumlarda yönlerin tespit edilmesi olarak belirtilebilir. Bu tez, Temmuz, 2020 itibariyle Türkçe için geliştirilmiş en kapsamlı çalışma olarak atfedilebilir. Bu çalışma aynı zamanda İngilizce'de duygu analizi alanı için önemli katkılarda bulunmuştur.