Metin türünün duygu analizi sınıflandırmasına etkisi

Duygu Analizi, sosyal medya gönderileri gibi metin içeriğinin polaritesini tespit etme ve sınıflandırma görevidir. Sosyal Medya için duyarlılık analizi, çalışmaların açık veri setlerini kullanarak yürütüldüğü akademik çevrelerde popüler bir konu olmuştur. Sosyal medya, insanlara birbirleriyle etkileşime girme fırsatını veren internet tabanlı bir ortamdır; sanal ağlar ve topluluklar kurmak; bilgi, video, fotoğraf, haber, fikir vb. paylaşmak, Twitter, Facebook, Instagram ve Linkedin sosyal medya platformlarında yaygın olarak kullanılan örneklerdir. Bu tür sosyal medya platformlarının kullanımı ve bu platformlara yönelik üretilen veriler son yıllarda kayda değer bir artış gösterdikten sonra, insanlar hakkında bazı görüşler hakkında fikir edinmek için iş, politika ve bilimsel araştırmalar gibi birçok alanda daha fazla dikkat çekmeye başlamıştır. Rapid Miner ve Python ile karşılaştırılan bu tez, Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, Decision Tree ve Lojistik Regresyon sınıflandırıcıları gibi denetimli makine öğrenme algoritmaları kullanılarak sosyal medya duyarlılık analizi konusuna odaklanmıştır. Aynı zamanda n-gram modelleme kullanılmıştır. Bu algoritmalar ve tekniklere, yönelik deneysel incelemeler için "Stanford Twitter Sentiment", "Sentiment Analysis On Yelp" ve "Sentiment Analysis on Movie Reviews" veri setleri gibi farklı özelliklere sahip üç tanınmış veri setine uygulanmıştır.