Makine öğrenme algoritmaları kullanılan twitter metinlerinin duygu analizi

Bu tezde, veri seti şeklinde kaydedilen Trump'ın tweet'leri kazınmış web sayfası üzerinde doğal dil işleme ve makine öğrenmesi sınıflandırıcılarının kullanımı olarak duygu analizi incelenmiştir. Veri hazırlandıktan sonra, ana bilgisayar veri setine en önemli duygu analizi prosedürleri uygulanmıştır. Ayrıca, metin vektörleştirmeye hazır olmak için veri kümesini temizlemek gibi diğer doğal dil işleme stratejileri de işlenmiştir. Metinsel verilerin temizlenmesinde, istenmeyen kelimelerin kaldırılması için stopwords kaldırma, kelime lemmatization, düzenli ifade ve tokenization gibi gerekli tüm teknikler kullanılmıştır. Daha az kapasite alma hedefi ile veri setindeki "içerik" özelliğinin boyutunu küçültmeyi başardık. Son yirmi yılda sosyal medya ağlarının gelişmesiyle birlikte nefret dolu faaliyetler bir fenomen haline geldi, bu, her birinin yayınlanan metninin öznel kutuplarını bilmek zorlu bir görev haline geldi; bu nedenle, her cümle, olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığı kutuplarına göre yargılanmıştır. Sonunda (Random Forest sınıflandırıcı, Gaussian Naive Bayes ve Support Vector Machine) gibi makine öğrenme algoritmaları kullanılarak temizlenen veriler eğitilmiş ve tahmin sonuçlarının doğruluğunu görmek için test edilmiştir, 88%, 72% ve her sınıflandırıcı için sırasıyla 89%.