DERİN ÖĞRENME ALGORİTMALARIYLA DUYGU ANALİZİ

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Fakültesi, Elektronik ve Hab.Müh.Böl, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Muhammed Çağrı ELVERİŞLİ

Danışman: Murat Taşkıran

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Duygu analizi, metin verileri artmaya devam ettikçe insanların belirli firmalar, ürünler veya varlıklar (sanal veya fiziksel) hakkındaki algılarına ilişkin görüşlerini elde etmede giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Duygu analizi, kullanıcı değerlendirmelerini metodik olarak değerlendirmeyi ve bu incelemelerde bir bütün olarak belirtilen düşüncelere dayanarak çıkarımlarda bulunmayı sağlamaktadır. Derin öğrenme alanında, duygu analizi çalışmalarında kullanılan popüler mimari modeller arasında tekrarlayan sinir ağı, evrişimli sinir ağı, uzun kısa süreli bellek, çift yönlü uzun kısa süreli bellek ve geçitli tekrarlayan birim yer alır. Bu araştırmanın amacı doğrultusunda, hangi mimari kurulumun en iyi olduğunu belirlemek için IMDB film incelemeleri veri seti kullanılarak duygu sınıflandırması için tekrarlayan sinir ağı, evrişimli sinir ağı, uzun kısa süreli bellek, çift yönlü uzun kısa süreli bellek ve geçitli tekrarlayan birim mimarilerine ek olarak çok katmanlı algılayıcı ve kelime gömme mimarisinin kapsamlı bir karşılaştırması yapılmıştır. Sonuçlar, IMDB film incelemelerinde duyguları doğru bir şekilde sınıflandırma konusunda geçitli tekrarlayan birim'in en hızlı eğitim süresine sahip olduğunu ve diğer modellerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur.