Sentiment analysis and opinion mining from big social data using mapreduce and machine learning methods

Duygu analizi; doğal dil işleme, metin analizi, hesaplama dilbilimi ile metin belgelerindeki öznel bilgilerin belirlenmesi ve çıkarılması yöntemidir. Duygu analizinin ana görevi belirli bir metnin kutupsallığını belirlemektir. Bu araştırmanın amacı, MapReduce ve KNIME aracı ile makine öğrenimi kullanarak büyük sosyal veriler için duygu analizini incelemektir. Bu araştırmada kullanılan veri setleri internetten gerçek zamanlı olarak alınmıştır. Araştırmada kullanılan model, güncel bir şemayı takiben, veri alma tarihini ve zamanını kullanmaktadır. Metin alanlarını, Twitter'da en sık yazılan cümlelerden girdi vektörü olarak toplamaktadır. Bu veri kümesini, çapraz doğrulama yöntemi kullanarak aynı türde bir test seti takip etmektedir. Rasgele bir yüzdelik eğitim seti, hata oranına ve performansa karşı test edilmiştir ve değerlendirilmiştir. Twitter API'sı, Twitter'dan veri toplamak için kullanılan bir diğer araçtır. Toplanan veriler Hadoop'tan KNIME aracına girilmiştir. Ayrıca, veri sınıflandırması için, bu projede makine öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: KNIME aracı, duyarlılık analizi, büyük veri, MapReduce, Hadoop, Twitter