Sentiment analysis on social networks using machine learning and audio processing
2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Yrd. Doç. Dr. Dilek Günneç Danış
Özet (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.
Yazar
Mıhaıl Duşcu
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Mıhaıl Duşcu (Yüksek Lisans Tezi). Sentiment analysis on social networks using machine learning and audio processing, 2019, Özyeğin University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Özyeğin University tezlerinden daha fazlası
- 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)
