Aramaya Dön

Makine öğrenimi ve ses işlemeyi kullanarak sosyal ağlarda duygu analizi

İsim	Makine öğrenimi ve ses işlemeyi kullanarak sosyal ağlarda duygu analizi
Yazar	Merhaba Mihail
Basım Tarihi:	2019-08-20
Tür	Belge
Dil	İngilizce
Dijital	Evet
Yazma	Hayır
Kütüphane:	Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası	c5e6b2e1-b0b9-40ff-b9b4-d8410741e855
Lokasyon	Endüstri Mühendisliği Bölümü
Tarih	2019-08-20
Örnek Metin	Polarite sınıflandırması duygu analizindeki en temel problemlerden biridir. Çalışmamız, Twitter mesajlarındaki polarite sınıflandırması için ses verilerine dayalı yeni bir tanım, çıkarma tekniği ve özelliklerin kullanımını geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın arka planı, beynin sesi dil üretiminin bir parçası olarak kullandığını ve kelimelerin sese dönüştürüldükçe anlaşıldığını öne süren yakın tarihli bir çalışmaya dayanmaktadır. Sesin kullanılması, özellikle yanlış yazılmış veya kısaltılmış sözcükler içermesi muhtemel olan ve sesin asıl sözcüğe benzediği sosyal medya mesajlarında tercihe bağlıdır (ör., teşekkür ederim, b4). Sonuçlarımız, önerdiğimiz özellik seti tanımlarından birinin mevcut çalışmalarla karşılaştırıldığında doğruluk açısından bir gelişme gösterdiğini göstermektedir. Kutuplaşma belirtileri, duygu analizinin en temel sorunlarından biridir. Bizim olayları incelerken, Twitter mesajlarında kutuplaşma gösterileri yapmak için ses sürekli olarak yeni bir tanım, çıkarım ve kullanım devam etmeye devam ediyor. Çalışmanın arka planı son dönemde yapılan bir incelemeye dayanmaktadır: beyin, dil oluşturmak/üretmek için sesleri kullanabilir ve kelimeler sese dönüştürülerek anlaşılır hale gelir. Özellikle imlası bozuk olabilir veya kısaltılmış kelimeler kullanılacak olan sosyal medya mesajlarında ses kelimeleri ile benzer ise, ses kullanmak etkili olur (teşekkür ederim, b4). Varsa, ayırmadığımız göre önerdiğimiz bazı özellik tanımları mevcut araştırma, karşılaştırmalı doğruluk/kesinlik açısından ilerleme gösterilir.

Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru

Özyeğin Üniversitesi

Makine öğrenimi ve ses işlemeyi kullanarak sosyal ağlarda duygu analizi

Yazar Merhaba Mihail

Basım Tarihi 2019-08-20

Tür Belge

Dil İngilizce

Dijital Evet

Yazma Hayır

Kütüphane Özyeğin Üniversitesi

Kayıt Numarası c5e6b2e1-b0b9-40ff-b9b4-d8410741e855

Lokasyon Endüstri Mühendisliği Bölümü

Tarih 2019-08-20

Örnek Metin Polarite sınıflandırması duygu analizindeki en temel problemlerden biridir. Çalışmamız, Twitter mesajlarındaki polarite sınıflandırması için ses verilerine dayalı yeni bir tanım, çıkarma tekniği ve özelliklerin kullanımını geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın arka planı, beynin sesi dil üretiminin bir parçası olarak kullandığını ve kelimelerin sese dönüştürüldükçe anlaşıldığını öne süren yakın tarihli bir çalışmaya dayanmaktadır. Sesin kullanılması, özellikle yanlış yazılmış veya kısaltılmış sözcükler içermesi muhtemel olan ve sesin asıl sözcüğe benzediği sosyal medya mesajlarında tercihe bağlıdır (ör., teşekkür ederim, b4). Sonuçlarımız, önerdiğimiz özellik seti tanımlarından birinin mevcut çalışmalarla karşılaştırıldığında doğruluk açısından bir gelişme gösterdiğini göstermektedir. Kutuplaşma belirtileri, duygu analizinin en temel sorunlarından biridir. Bizim olayları incelerken, Twitter mesajlarında kutuplaşma gösterileri yapmak için ses sürekli olarak yeni bir tanım, çıkarım ve kullanım devam etmeye devam ediyor. Çalışmanın arka planı son dönemde yapılan bir incelemeye dayanmaktadır: beyin, dil oluşturmak/üretmek için sesleri kullanabilir ve kelimeler sese dönüştürülerek anlaşılır hale gelir. Özellikle imlası bozuk olabilir veya kısaltılmış kelimeler kullanılacak olan sosyal medya mesajlarında ses kelimeleri ile benzer ise, ses kullanmak etkili olur (teşekkür ederim, b4). Varsa, ayırmadığımız göre önerdiğimiz bazı özellik tanımları mevcut araştırma, karşılaştırmalı doğruluk/kesinlik açısından ilerleme gösterilir.