Abstract
Görüş madenciliği olarak da bilinen duygu analizi bir dizi kelimenin ardındaki görüşü belirlemenin yoludur. Duygu analizi, metinsel bir ifadede iletilen algıyı, düşünceleri ve duyguları daha iyi anlamak için kullanılır. Bu çalışmada Türkçe film sitesi beyazperde.com'dan derlenen film yorumları üzerinde duygu analizi yapılmıştır. Önerilen yöntem ön eğitimli BERTurk modelini temel almıştır. Yapılan ilk deneyde BERTurk modelinin sondan bir önceki dönüştürücü katmanından derin temsiller çıkarılmış ve bu temsiller Destek Vektör Makineleri (DVM) modeline girdi olarak verilmiştir. İkinci deneyde BERTurk üzerinde ince ayarlama yapılarak sınıflandırma gerçekleştirilirken, son deneyde ince ayarlı BERTurk modelinden ilk deneyde olduğu gibi derin temsiller çıkarılmış ve DVM ile sınıflandırma yapılmıştır. Yapılan deneylerde en yüksek doğruluk oranına 0.984 ile ince ayarlı BERTurk temsilleriyle ulaşılmıştır. İnce ayar işlemi sonunda elde edilen temsiller doğruluk oranında yaklaşık %10'luk artışa neden olurken, sınıflandırmada direkt olarak BERTurk yerine BERTurk'ten elde edilen temsiller ile DVM’nin birleşiminin kullanılması yaklaşık %5'lik doğruluk artışıyla sonuçlanmıştır.
Publisher
Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences
Subject
General Earth and Planetary Sciences,General Environmental Science
Reference24 articles.
1. Ain, Q. T., Ali, M., Riaz, A., Noureen, A., Kamran, M., Hayat, B., & Rehman, A. (2017). Sentiment analysis using deep learning techniques: a review. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 8(6).
2. Akgül, E. S., Ertano, C., & Banu, D. İ. R. İ. (2016). Twitter verileri ile duygu analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(2), 106-110.
3. Catal, C., Gunduz, H., & Ozcan, A. (2021). Malware detection based on graph attention networks for intelligent transportation systems. Electronics, 10(20), 2534.
4. Catal, C., & Nangir, M. (2017). A sentiment classification model based on multiple classifiers. Applied Soft Computing, 50, 135-141.
5. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献