Twıtter üzerindeki Türkçe mesajlarda veri madenciliğiyle duygu analizi

Bu çalışmada, yazılı Türkçe metinlerde duygu analizi yapılabilmesi amacıyla yapılan semantik çalışmalara katkı sağlanması hedeflenmiştir. Ayrıca, Türkçe metinlerde duygu analizinin yapılabilmesi ile Türkçe dilinde konuşan, ortak zevk, düşünce ve duygulara sahip insanların bir araya getirilebileceği de öngörülmüştür. Bu sayede, internet üzerindeki sosyal paylaşım siteleri de, daha başarılı yapay zekâ yapıları üzerine kurgulayabileceklerdir. Çalışma kapsamında, sosyal medya ağı olan Twitter kullanıcılarının tivitleri analiz edilmiştir. Paylaşılan tivitlerin ifade ettiği duygular dört farklı sınıfta sınıflandırılmıştır. Bu sınıflar 'Mutluluk', 'Kızgınlık', 'Üzüntü' ve 'Şaşkınlık' gruplarında toplanmıştır. Tivitlerin sınıflandırılmasının yapılabilmesi için tivitler toplandıktan sonra yazım hataları olması ihtimaline karşılık bütün içerikler 'Zemberek' kütüphanesi yardımıyla yazım hatalarından arındırılmıştır. Yazımları düzeltilen tivitler gönüllüler tarafından dört grupta etiketlenmiştir. Çalışma Twitter'dan toplanan tivitleri karar ağacı ve bulanık kural öğrenme teknikleri kullanılarak analiz edilmiş ve elde edilen sonuçlar incelenmiştir.