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
Dr. Mıhaıl Duşcu
How to Cite
Mıhaıl Duşcu (Yüksek Lisans Tezi). Sentiment analysis on social networks using machine learning and audio processing, 2019, Özyegin University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Özyegin University
- Robust whole-body control for legged robots(2022)
- An application for a particleboard plant: Web-based decision support system for quality prediction and digital transformation(2022)
- Performance evaluation and experimental verification of vehicular visible light communication(2022)
- Determinants of liquidity adequacy ratio: An empirical study on Turkish banks(2022)
- Experimental impact analysis of the refrigerator cable design on disturbance power test(2022)
- A performance based assesment of biological self-healing cement-based mortar(2022)
